Pitao sam se postoji li način na koji se algoritmi klasifikacije (npr. slučajna šuma) mogu primijeniti na podatke mikrorazreda, ali ne upotrebljavajući gene kao prediktore / značajke već put kojem pripadaju.
Stvar je u tome što izrazi gena koji pripadaju istom putu trebali bi se nekako grupirati i transformirati u novu vrijednost koja će opisati taj put za svaki određeni uzorak.
Dopustite mi da dam primjer.
Pod pretpostavkom da imamo g1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8, g9, g10
kao gene i p1, p2, p3
kao putove.
I g1, g2, g3
pripadaju p1
dok g3, g4, g5, g6
pripadaju p2
i g2, g6, g7, g8, g9, g10
pripadaju p3
Jedna je misao izračunati srednji izraz gore navedene grupe gena po uzorku, a zatim pokrenite algoritam klasifikacije na vrhu ovih vrijednosti. Ali želio bih čuti / pročitati vaše mišljenje o takvom pristupu, kao i vaše prijedloge za korištenje druge metode za to.
Konačni cilj bio bi izdvajanje najznačajnijih prediktora klasifikacije (putovi) .