A multiple-filter-GA-SVM method for dimension reduction and classification of DNA-microarry data

Resumen

El presente trabajo propone un múltiple-filtro utilizando un algoritmo genético (AG) combinado con una máquina de soporte vectorial (MSV) para la selección de genes y la clasificación de datos obtenidos de micro-arreglos de ADN. El método propuesto es diseñado para seleccionar un sub-conjunto de genes pertinentes que clasifiquen los datos obtenidos de micro-arreglos de ADN más eficientemente. Primero, tres métodos estadísticos tradicionales son usados para la selección de genes. Luego, diferentes sub-conjuntos de genes pertinentes son seleccionados por medio de una estructura AG-MSV utilizando la técnica deja uno fuera de validación cruzada (DUFVC) para evitar el sobre-entrenamiento de los datos. Un sub-conjunto de genes (nicho), que consiste de genes pertinentes, es obtenido de cada método estadístico, al cual analiza la frecuencia de cada gen en diferentes sub-conjuntos de genes. Finalmente, los genes más frecuentes contenidos en el nicho son nuevamente evaluados por la estructura AG-MSV para obtener a sub-conjunto final de genes pertinentes. El método propuesto es evaluado en dos bases de micro-arreglos: Leucemia y colon. En los resultados experimentales se observa que el múltiple filtro-AG-MSV trabajo muy bien logrando bajas tasas de error en la clasificación usando un número pequeño de genes más que otros métodos reportados en la literatura.