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Título:
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Two novel nonparametric methods for cancer diagnosis through microarray analysis / Jesús A. Rodríguez, Luis Rivero, Matilde L. Sánchez-Peña, Clara E. Isaza, Mauricio Cabrera-Ríos
Autores:
En: Puerto Rico health sciences journal, (ISSN 0738-0658) vol. 29, núm. 3; Sept. 2010: p 305-311. bibl. gráf. tabla.
URL:
Revista: Puerto Rico health sciences journal, vol. 29, núm. 3; Sept. 2010
Resumen: El diagnóstico de cáncer es un área de investigación muy activa dentro del análisis de microarreglos. Esencialmente, para poder diagnosticar se busca identificar un patrón de variación de la expresión diferencial genética que se pueda asociar al cáncer de tal manera que sea distinguible de otros estados de salud. Aunque se han desarrollado herramientas de análisis muy sofisticadas para identificar estos patrones, queda aún camino por recorrer para tener métodos cuyo funcionamiento sea completamente transparente para los usuarios finales y que no requieran un ajuste excesivo de parámetros de funcionamiento. Los métodos no paramétricos han sido tradicionalmente asociados con estas dos últimas características, por tal razón, se han convertido en herramientas cuyo uso es atractivo para el análisis de microarreglos en el estudio del cáncer. En particular, el diagnóstico de cáncer a través de análisis de microarreglos se puede entender como un problema de clasificación detejidos cuando el tejido bajo análisis está caracterizado por sus niveles diferenciales de expresión genética. En este artículo se describen dos métodos no paramétricos para el diagnóstico de cáncer basado en datos de microarreglos. El desempeño de clasificación de los métodos propuestos se comparan con una estrategia de base que utiliza la prueba Mann Whitney para diferencias de medianas en dos poblaciones. Ambos métodos propuestos muestran resultados promisorios para su uso en diagnóstico de cáncer.
Resumen: Diagnosing cancer using microarray analysis to study differential gene expression has been a recent focus of intense research Although several very sophisticated analysis tools have been developed with this aim in mind, it still remains a challenge to keep these methods free of parametric adjustments as well as maintain their transparency for the final user. Nonparametric methods in general have been associated with these last two characteristics, thus becoming attractive tools for microarray analysis in cancer research. In particular, diagnosing cancer via microarray analysis is an exercise whereby tissue is characterized according to its differential gene expression levels. In this manuscript, two novel nonparametric methods for cancer diagnosis using microarray data are described and their performance assessed against a baseline approach that utilizes the Mann-Whitney test for median differences. Both methods show promising results in terms of their potential use in making diagnoses. [P R Health Sci J 2010;3:305-311]
Palabras Claves: Microarray analysis, Nonparametric statistics, Cancer Diagnosis Tools
Areas Temáticas:

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