13 resultados para ensemble classifiers

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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Background: Malignancies arising in the large bowel cause the second largest number of deaths from cancer in the Western World. Despite progresses made during the last decades, colorectal cancer remains one of the most frequent and deadly neoplasias in the western countries. Methods: A genomic study of human colorectal cancer has been carried out on a total of 31 tumoral samples, corresponding to different stages of the disease, and 33 non-tumoral samples. The study was carried out by hybridisation of the tumour samples against a reference pool of non-tumoral samples using Agilent Human 1A 60- mer oligo microarrays. The results obtained were validated by qRT-PCR. In the subsequent bioinformatics analysis, gene networks by means of Bayesian classifiers, variable selection and bootstrap resampling were built. The consensus among all the induced models produced a hierarchy of dependences and, thus, of variables. Results: After an exhaustive process of pre-processing to ensure data quality–lost values imputation, probes quality, data smoothing and intraclass variability filtering–the final dataset comprised a total of 8, 104 probes. Next, a supervised classification approach and data analysis was carried out to obtain the most relevant genes. Two of them are directly involved in cancer progression and in particular in colorectal cancer. Finally, a supervised classifier was induced to classify new unseen samples. Conclusions: We have developed a tentative model for the diagnosis of colorectal cancer based on a biomarker panel. Our results indicate that the gene profile described herein can discriminate between non-cancerous and cancerous samples with 94.45% accuracy using different supervised classifiers (AUC values in the range of 0.997 and 0.955).

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Número monográfico publicado bajo el título:" Mendia, gizartea eta kultura. Montaña, sociedad y cultura. Montagne, societé et culture".

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Accurate and fast decoding of speech imagery from electroencephalographic (EEG) data could serve as a basis for a new generation of brain computer interfaces (BCIs), more portable and easier to use. However, decoding of speech imagery from EEG is a hard problem due to many factors. In this paper we focus on the analysis of the classification step of speech imagery decoding for a three-class vowel speech imagery recognition problem. We empirically show that different classification subtasks may require different classifiers for accurately decoding and obtain a classification accuracy that improves the best results previously published. We further investigate the relationship between the classifiers and different sets of features selected by the common spatial patterns method. Our results indicate that further improvement on BCIs based on speech imagery could be achieved by carefully selecting an appropriate combination of classifiers for the subtasks involved.

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The development of techniques for oncogenomic analyses such as array comparative genomic hybridization, messenger RNA expression arrays and mutational screens have come to the fore in modern cancer research. Studies utilizing these techniques are able to highlight panels of genes that are altered in cancer. However, these candidate cancer genes must then be scrutinized to reveal whether they contribute to oncogenesis or are coincidental and non-causative. We present a computational method for the prioritization of candidate (i) proto-oncogenes and (ii) tumour suppressor genes from oncogenomic experiments. We constructed computational classifiers using different combinations of sequence and functional data including sequence conservation, protein domains and interactions, and regulatory data. We found that these classifiers are able to distinguish between known cancer genes and other human genes. Furthermore, the classifiers also discriminate candidate cancer genes from a recent mutational screen from other human genes. We provide a web-based facility through which cancer biologists may access our results and we propose computational cancer gene classification as a useful method of prioritizing candidate cancer genes identified in oncogenomic studies.

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1000 p. (Anexos: 929-965 p.; bibliografía 965-1000 p.). Capítulos de discusión y conclusiones en castellano y francés.

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[ES] Se suele afirmar que hay dos tipos de patrimonio cultural. Uno, “eterno”, “riguroso”, “irremplazable” o “global”; otro, “contingente”, “flexible”; “sustituible” o “local”. El primero es de la “humanidad”; el segundo, de la “comunidad”. Los trabajos que se presentan en esta publicación, describen y analizan procesos de activación de ese segundo tipo de patrimonio: los intereses y las valorizaciones que han conducido a la patrimonialización o puesta en valor de unos bienes culturales; qué agentes han intervenido en ese proceso; por qué, para qué y cómo lo han llevado a cabo. Se interesan más por el modus operandi que por el opus operatum. Escritos por profesores, investigadores, especialistas y técnicos, los trabajos de esta publicación presentan un conjunto de experiencias europeas y americanas, mostrando un panorama diverso y complejo del campo patrimonial y museístico, así como distintas aproximaciones en función de la posición que ocupa el autor respecto a los bienes culturales.

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Homenaje a Georges Laplace, realizado en Vitoria-Gasteiz el 13, 14 y 15 de noviembre de 2012. Edición a cargo de Aitor Calvo, Aitor Sánchez, Maite García-Rojas y Mónica Alonso-Eguíluz.

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[ES]En este documento se estudia el desarrollo de una aplicación electrónica para la ayuda a gente con movilidad reducida a través de unos sensores cerebrales que permitan el análisis de la iniciativa de la persona a realizar acciones que de otra manera no podría realizar. El concepto completo consiste en el diseño del sensor que el paciente se colocaría en la cabeza, el tratamiento de la información extraída y la actuación por medio de una solución mecánica, como un conjunto cilindro-pistón para el futuro desarrollo de un sistema de ayuda a la movilidad.

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[ES] El conjunto industrial achelense de Puyo (Lannemezan, Hautes-Pyrénées), descubierto por G. Laplace en 1954 en posición estratigráfica rissiense, está compuesto por 360 ejemplares líticos tallados en cuarcita local. Este efectivo industrial se reparte entre: 218 piezas retocadas (en las que se han definido 226 tipos primarios), 136 lascas y 6 núcleos. Tecnológicamente, la mayor parte de las industrias parecen estar en relación con un debitado sobre yunque; técnica de talla que ha procurado unas lascas con unos atributos muy específicos, en las que, en varios casos, son más que evidentes sus analogías morfológicas con los "hachereaux". En este sentido, la elevada presencia de "hachereaux" bien formateados y de otras piezas hacheroides más elementales, menos elaboradas, así como de varias formas particulares de utillaje macrolítico (ojivas, puntas), nos ha llevado a plantear una propuesta de definición y clasificación analítica particular para estos temas. La contribución global de estas piezas macrolíticas es superior a la de los útiles convencionales o más habituales. Por último, en lo que concierne a la valoración tipológica, este original complejo achelense está definido esencialmente, además de por los más numerosos tipos hacheroides, por una casi similar presencia de denticulados y una importante contribución de puntas carenoides. Más complementariamente, deben estimarse las aportaciones de ojivas y raederas, y son francamente minoritarios los restantes grupos tipológicos considerados (de cantos tallados, truncaduras, puntas planas, abruptos, raspadores, "becs", fragmentos de piezas bifaciales indeterminadas y "écaillés").

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The CTC algorithm, Consolidated Tree Construction algorithm, is a machine learning paradigm that was designed to solve a class imbalance problem, a fraud detection problem in the area of car insurance [1] where, besides, an explanation about the classification made was required. The algorithm is based on a decision tree construction algorithm, in this case the well-known C4.5, but it extracts knowledge from data using a set of samples instead of a single one as C4.5 does. In contrast to other methodologies based on several samples to build a classifier, such as bagging, the CTC builds a single tree and as a consequence, it obtains comprehensible classifiers. The main motivation of this implementation is to make public and available an implementation of the CTC algorithm. With this purpose we have implemented the algorithm within the well-known WEKA data mining environment http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/). WEKA is an open source project that contains a collection of machine learning algorithms written in Java for data mining tasks. J48 is the implementation of C4.5 algorithm within the WEKA package. We called J48Consolidated to the implementation of CTC algorithm based on the J48 Java class.

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[ES] El análisis de una serie industrial correspondiente a los cinco niveles arqueológicos de la trinchera C de La Quina (Charente, Francia), proveniente de las excavaciones del Dr. L. Henri-Martin y de G. Henri-Martin, pone de manifiesto, junto a la caracterización del conjunto estratigráfico por la presencia de raederas, el progresivo incremento de los denticulados en el devenir temporal. Este hecho asociado a otros particulares fenómenos secundarios (en el alargamiento de las formas, en la tipología de las raederas, en la elaboración del retoque, ... ) traducen una complicación diacrónica creciente en la dinámica de este complejo musteroide, presagiando, quizás, su relativa afinidad con el proceso leptolitizante de las series industriales evolucionadas del Paleolítico medio.