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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/7263

    Título
    BLASSO: integration of biological knowledge into a regularized linear model
    Autor
    Urda Muñoz, DanielAutoridad UBU Orcid
    Aragón, Francisco
    Bautista, Rocío
    Franco, Leonardo
    Veredas, Francisco J.
    Claros, Manuel Gonzalo
    Jerez, José Manuel
    Publicado en
    BMC Systems Biology. 2018, V. 12, n. 5, p. 14-26
    Editorial
    Springer Nature
    Fecha de publicación
    2018
    ISSN
    1752-0509
    DOI
    s12918-018-0612-8
    Resumen
    In RNA-Seq gene expression analysis, a genetic signature or biomarker is defined as a subset of genes that is probably involved in a given complex human trait and usually provide predictive capabilities for that trait. The discovery of new genetic signatures is challenging, as it entails the analysis of complex-nature information encoded at gene level. Moreover, biomarkers selection becomes unstable, since high correlation among the thousands of genes included in each sample usually exists, thus obtaining very low overlapping rates between the genetic signatures proposed by different authors. In this sense, this paper proposes BLASSO, a simple and highly interpretable linear model with l1-regularization that incorporates prior biological knowledge to the prediction of breast cancer outcomes. Two different approaches to integrate biological knowledge in BLASSO, Gene-specific and Gene-disease, are proposed to test their predictive performance and biomarker stability on a public RNA-Seq gene expression dataset for breast cancer. The relevance of the genetic signature for the model is inspected by a functional analysis.
     
    Trabajo presentado en: V International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering
    Palabras clave
    RNA-Seq
    Biomarkers selection
    Biological knowledge
    Machine learning
    Precision medicine
    Materia
    Informática
    Computer science
    Biología molecular
    Molecular biology
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/7263
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1186/s12918-018-0612-8
    Aparece en las colecciones
    • Ponencias / Comunicaciones de congresos GICAP
    Atribución 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    Urda-bmc_2018.pdf
    Tamaño:
    2.427Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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