Télécharger | - Voir le manuscrit accepté : Computational intelligence techniques: a study of scleroderma skin disease (PDF, 463 Ko)
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Auteur | Rechercher : Valdes, Julio; Rechercher : Barton, Alan |
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Format | Texte, Article |
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Conférence | GECCO Late-Breaking Paper, July 7-11, 2007. |
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Sujet | fouille visuelle des données; espaces de réalité virtuelle; évolution différentielle; optimisation en essaim de particules; optimisation hybride évolutive classique; similarity structure preservation; clustering; rough sets; genetic programming; grid computing; genomics; Sclerode |
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Résumé | Nous présentons ici une analyse des données provenant de patients atteints ou non de sclérodermie cutanée qui portent sur l'expression génétique dans des biopuces; cette analyse fait appel à des techniques d'intelligence informatique et de fouille visuelle des données. Les espaces de réalité virtuelle sont utilisés pour donner un aperçu non supervisé de l'information contenue dans l'ensemble original de gènes décrivant les objets. Ces espaces sont construits au moyen d'algorithmes d'optimisation hybride basés sur une combinaison de l'évolution différentielle (DE) et de l'optimisation par essaim de particules, respectivement, avec optimisation déterministe par la méthode de Fletcher Reeves. Un algorithme distribué en pipeline pour la fouille des données qui comprend une analyse des groupements et des ensembles bruts ayant fait l'objet d'une validation croisée est utilisé afin de trouver des sous ensembles de caractéristiques pertinentes ayant une grande capacité de classification. Enfin, un programme génétique (GP) est appliqué afin de trouver des expressions analytiques explicites pour les fonctions caractéristiques des classes sclérodermie et normale. Des espaces de réalité virtuelle associés à la série d'arguments fonctionnels (gènes) sont également calculés. Plusieurs petits sous ensembles de gènes se révèlent être capables de classer les données avec une exactitude parfaite. Ces gènes pourraient être utiles pour comprendre la sclérodermie. |
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Date de publication | 2007 |
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Dans | |
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Langue | anglais |
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Numéro du CNRC | NRCC 49293 |
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Numéro NPARC | 8913636 |
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Identificateur de l’enregistrement | b8012765-9292-40b2-921d-7a499df44ced |
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Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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Enregistrement modifié | 2020-05-10 |
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