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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,061 - 1,066 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.7.1061
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Recently, Numerous data mining methods in the bioinformatics field have been developed for processing biodata. We extracted significant genes (60,483 of gene expression data from TCGA) for the prognosis prediction of 1,157 patients using gene expression data from patients with kidney cancer and applied classification methods based on data mining. Significant genes were extracted using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and principal component analysis (PCA), and classification accuracy and performance were compared using a classification algorithm. Combined clinical data from patients with kidney cancer and gene data were used to determine the optimal classification model and estimate classification accuracy as risk factors by sample type, primary diagnosis, tumor stage, and vital status representing the state of patients. Classification accuracy based on sample type showed the best performance, particularly for the logistic regression and support vector machine algorithms. These results can be applied to extract biomarkers for prognosis prediction of kidney cancer from various causes and for preventing kidney cancer and early diagnosis.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결과
4. 고찰 및 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
H. Y. Xiong / 2015 / RNA splicing. The human splicing code reveals new insights into the genetic determinants of disease / Science 346(6218):1~20
https://www.ncc.re.kr/
지병훈 / 2018 / 한국인에서 신장암의 과잉 진단 및 작은 국소신장암에서 능동적 관찰의 의미 / 대한비뇨기종양학술지 16(1):15~24
A. M. Ali / 2018 / A machine learning approach for the classification of kidney cancer subtypes using miRNA genome data / Appl Sci 8(2422):1~14
B. E. Bejnordi / 2017 / Diagnostic assessment of deep learning algorithms for detection of lymph node metastases in women with breast cancer / JAMA 318(22):2199~2210
https://www.ncc.re.kr/
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A. M. Ali / 2018 / A machine learning approach for the classification of kidney cancer subtypes using miRNA genome data / Appl Sci 8(2422):1~14
B. E. Bejnordi / 2017 / Diagnostic assessment of deep learning algorithms for detection of lymph node metastases in women with breast cancer / JAMA 318(22):2199~2210
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