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Computación y Sistemas

versión On-line ISSN 2007-9737versión impresa ISSN 1405-5546

Resumen

GONZALEZ-NAVARRO, Félix Fernando  y  BELANCHE-MUNOZ, Lluís A.. Selección de características para datos de expresión de los genes mediante microarreglos usando recocido simulado guiado por la entropía conjunta multivariada. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.2, pp.275-293. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-18-2-2014-032.

La clasificación de microarreglos plantea muchos desafíos para el análisis de datos, dado que un conjunto de datos de expresión de genes puede contener docenas de observaciones con miles o incluso decenas de miles de genes. En este contexto, las técnicas de selección de subconjuntos de características pueden ser muy útiles para reducir el espacio de representación a uno manejable mediante técnicas de clasificación. En este trabajo se utiliza la entropía conjunta discretizada multivariada como base para la evaluación rápida de la relevancia de genes en el contexto de expresión génica mediante microarreglos. El algoritmo propuesto desarrolla una técnica de recocido simulado diseñada especialmente para la selección de subconjuntos de características, a través de la entropía conjunta. Esta es calculada incrementalmente, reutilizando los valores anteriores para calcular la relevancia de los subconjuntos de características. Esta combinación resulta ser una herramienta poderosa cuando se aplica a la maximización de la relevancia de un subconjunto de genes. Nuestro método ofrece soluciones altamente interpretables y más precisas que las propuestas por métodos competidores. El algoritmo propuesto es rápido, eficaz y no presenta parámetros críticos. Los resultados de los experimentos con varios conjuntos de datos de microarreglos de dominio público revelan alto rendimiento de clasificación y subconjuntos de pequeño tamaño, formados en su mayoría por genes biológicamente significativos. La técnica es general y podría ser utilizada en otros escenarios similares.

Palabras llave : Selección de características; datos de expresiones de los genes mediante microarreglos; entropía conjunta multivariada; recocido simulado.

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