نظام RNASeq للكشف عن السرطان لدى النساء باستخدام نظام هجين يعتمد على نظام Feedforward Deep Learning Optimizer نماذج التصنيف لاكتشاف العلامات الحيوية

ملخص البحث

سرطانات النساء ، تدل على الثدي السرطانات الغدية وسرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة ، هي أ تهديد كبير لصحة المرأة. في جميع أنحاء العالم ، فإن ملف السبب الرئيسي لوفاة النساء هو مجموعة من الأورام المشار إليها لتصبح "سرطانات موجهة للإناث". أحدث الأبحاث في تصنيف الأورام الجزيئية هو تحليل المرأة السرطانات التي تستخدم بيانات RNA-Seq لتشخيص السرطان بدقة. علاوة على ذلك ، اكتشاف سلوكيات أنماط الجينات المختلفة سيؤدي إلى توقع المؤشرات الحيوية الخاصة بالسرطان في وقت مبكر تشخيص واكتشاف السرطانات الخاصة بالنساء. فائض سيتم إنتاج النموذج بسبب البيانات عالية الأبعاد لـ RNASeq من عينات صغيرة من البيانات. في هذا العمل ، نقترح أ نهج الاختيار القائم على عامل التصفية من أجل التعلم العميق القائم نموذج التصنيف. بالإضافة إلى نماذج التصنيف الهجين تم اقتراح مقارنتها مع العمق المعدل الجديد نموذج التعلم. أظهر تحليل التجارب أن نهج الاختيار القائم على عامل التصفية المقترح لنموذج تصنيف قائم على التعلم العميق كان أداءه أفضل من الآخر نماذج هجينة من حيث مقاييس تقييم الأداء ، مع دقة 96.7٪ لبيانات سرطان الثدي RNA-Seq و 95.5٪ لبيانات سرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة RNA-Seq.

الكلمات المفتاحيه

سرطانات النساء. RNA- تسلسل تعلم عميق؛ ورم جزيئي نماذج التصنيف الهجين