Artificial Bee Colony With Differential Evolution Algorithm For Feature Extraction And Selection Of Mass Spectrometry Data - Mohamed Yusoff, Syarifah Adilah (2016)
Kemajuan dalam teknik spektrometri jisim untuk kajian proteomik telah meningkatkan penemuan pengecaman-bio daripada corak kuantitatif proteomik. Pemprosesan data yang banyak untuk molekul yang terlibat boleh meningkat kepada siri puncak saling berkait dan bertindih di dalam spektrum jisim. Spektrum ini juga mengalami data berdimensi tinggi berbanding saiz sampel yang kecil. Beberapa kajian telah memperkenalkan teknik statistik dan pembelajaran mesin seperti Analisa Komponen Asas ((PCA)), Analisa Komponen Tak Bersandar ((ICA)) dan Analisa Riak Pekali (waveletcoefficient) untuk mengekstrak data yang berpotensi. Namun, tiada satu pun daripada kaedah yang dibincangkan mengambil kira dengan serius masalah kelemahan data yang berdimensi tinggi benbanding saiz sample yang kecil. Kajian ini telah tertumpu kepada dua peringkat dalam analisa spektometri jisim. Pertama, kaedah ciri penyaringan iaitu akan menyaring puncak-puncak yang memberi inferens tentang maksud biologi bagi data tersebut. Anggaran pengecutan bagi kovarians telah di cadangkan untuk mengumpul m/z windows dan mengenalpasti pekali korelasi terbaik antara puncak-puncak bagi data spektometri jisim untuk ciri penyaringan. Kedua, kaedah ciri pemilihan yang mencari ciri-ciri terbaik berdasarkan keputusan yang paling tepat daripada model klasifikasi yang dijanakan.