Extracto
La era de la genómica personal ha atraído una gran cantidad de atención para la terapia contra el cáncer mediante el análisis específico del paciente. análisis específico para cada paciente permite la detección de las características genómicas individuales para cada paciente, y por lo tanto podemos predecir de forma eficaz el riesgo genético individual de la enfermedad y realizar terapia personalizada contra el cáncer. A pesar de que los métodos existentes para el análisis específico del paciente tienen biomarcadores cruciales éxito al descubierto, su rendimiento da un giro repentino para lo peor en presencia de valores atípicos, ya que los métodos se basan en formas no sólidas. En la práctica, clínicos y genómicos conjuntos de datos alteraciones suelen contener los valores atípicos de varias fuentes (por ejemplo, error experimento, error de codificación, etc.) y los valores atípicos puede afectar significativamente el resultado del análisis específica del paciente. Se propone una metodología sólida para el análisis específico del paciente de acuerdo con el NetwrokProfiler. En el método propuesto, los valores atípicos en los altos niveles de expresión de genes y conjuntos de datos dimensionales respuesta a los fármacos son controlados simultáneamente por robusta distancia de Mahalanobis en el espacio robusto componente principal. Por lo tanto, podemos llevar a cabo con eficacia para predecir la sensibilidad a los fármacos contra el cáncer y la identificación de biomarcadores de sensibilidad específica para los pacientes individuales. Observamos a través de simulaciones de Monte Carlo que el método propuesto robusta produce destacadas actuaciones para predecir la variable de respuesta en presencia de valores atípicos. También aplicamos la metodología propuesta para el conjunto de datos de Sanger con el fin de descubrir biomarcadores del cáncer y predecir la sensibilidad a fármacos contra el cáncer, y mostrar la eficacia de nuestro método
Visto:. Parque H, T Shimamura, Miyano S, Imoto S (2014) Predicción robusta de Lucha contra el cáncer de sensibilidad a los fármacos y biomarcadores específicos de sensibilidad. PLoS ONE 9 (10): e108990. doi: 10.1371 /journal.pone.0108990
Editor: María Mar Abad-Grau, de la Universidad de Granada - Q1818002F, España