Gene discovery for facioscapulohumeral muscular dystrophy by machine learning techniques
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/90154
Tipus de documentArticle
Data publicació2015-12-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Facioscapulohumeral muscular dystrophy (FSHD) is a neuromuscular disorder that shows a preference for the facial, shoulder and upper arm muscles. FSHD affects about one in 20-400,000 people, and no effective therapeutic strategies are known to halt disease progression or reverse muscle weakness or atrophy. Many genes may be incorrectly regulated in affected muscle tissue, but the mechanisms responsible for the progressive muscle weakness remain largely unknown. Although machine learning (ML) has made significant inroads in biomedical disciplines such as cancer research, no reports have yet addressed FSHD analysis using ML techniques. This study explores a specific FSHD data set from a ML perspective. We report results showing a very promising small group of genes that clearly separates FSHD samples from healthy samples. In addition to numerical prediction figures, we show data visualizations and biological evidence illustrating the potential usefulness of these results.
CitacióGonzález, F.F., Belanche, Ll., Gámez, M., Flores, B., Ibarra, J., López, G. Gene discovery for facioscapulohumeral muscular dystrophy by machine learning techniques. "Genes and genetic systems", 1 Desembre 2015, vol. 90, núm. 6, p. 343-356.
ISSN1341-7568
Versió de l'editorhttps://www.jstage.jst.go.jp/article/ggs/90/6/90_15-00017/_article
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
90_15-00017.pdf | 1,951Mb | Visualitza/Obre |