Identifying potential taxonomic biomarkers for gastrointestinal cancers from human microbiota using the grouping-scoring-modeling (G-S-M) and traditional feature selection approaches

Mikrobiyal bolluk değerlerinin analizi, kanser tahmini için bir potansiyel taşır. Bu çalışma, daha önce paralel olarak incelenmemiş bir alan olan hem doku hem de kan örnekleri kullanarak gastrointestinal (GI) kanser hastaları arasında paylaşılan mikrobiyal biyobelirteçleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma, baş ve boyun, yemek borusu, mide, kolon ve kolorektal kanserlere odaklanarak kan ve doku örneklerini analiz etti. Dekontaminasyon adımları gerçekleştirilerek, insan olmayan genetik kodlar işlenerek, tür düzeyinde mikroorganizmalar ve bollukları belirlenerek, kanser hastalarından doku ve kan örnekleri toplayan "Kanser Genom Atlası"ndan TCMA veri seti oluşturuldu. Geleneksel özellik seçimi algoritmaları (CMIM, mRMR, FCBF, IG, XGB ve SKB) yüksek boyutlu özellik alanını daralttı. Sınıflandırma performansı, 100-kat Monte Carlo çapraz doğrulaması olan bir Random Forest kullanılarak değerlendirildi. Ayrıca, gruplama yöntemi ile özellik boyutunu ve tahmin süresini azaltmak için oluşturulan MicrobiomeGSM modeli, hem kan hem de dokudan türetilen örnekler kullanılarak eğitildi ve MicrobiomeGSM modelinin genelleştirilebilirliği sergilendi. Geleneksel özellik seçimi yöntemleri ve biyolojik veri tabanlı MicrobiomeGSM modellerinin performansları karşılaştırıldı. Gelecekte, ortak biyobelirteç adayları doktorların metastaz olasılığını anlamasına yardımcı olabilir ve tedavi yollarına buna göre karar verilebilir.