Identifying genes indispensable for an organism's life and their characteristics is one of the central questions in current biological research, and hence it would be helpful to develop computational approaches towards the prediction of essential genes. The performance of a predictor is usually measured by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). We propose a novel method by implementing genetic algorithms to maximize the partial AUC that is restricted to a specific interval of lower false positive rate (FPR), the region relevant to follow-up experimental validation. Our predictor uses various features based on sequence information, protein-protein interaction network topology, and gene expression profiles. A feature selection wrapper was developed to alleviate the over-fitting problem and to weigh each feature's relevance to prediction. We evaluated our method using the proteome of budding yeast. Our implementation of genetic algorithms maximizing the partial AUC below 0.05 or 0.10 of FPR outperformed other popular classification methods.
In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.
일반적인 2집단 분류(2-class classification)의 경우, 두 집단의 비율이 크게 차이나지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 집단의 비율이 크게 차이나는 불균형 데이터(unbalanced data)의 분류 문제에 대해서 다루고자 한다. 불균형 데이터의 분류방법은 균형이 맞는 데이터(balanced data)의 경우보다 분류하기 어려운 경우가 많다. 이런 자료에서 보통의 분류모형을 적용하게 되면 많은 경우에 대부분의 관측치가 큰 집단으로 분류 되는 경우가 많은데 실질적인 어플리케이션에서는 이런 오분류가 손해가 더 큰 경우가 대부분이다. 우리는 sampling 기법을 이용하여 다양한 분류 방법론의 성능을 비교 분석 하였다. 또한 비대칭 손실(asymmetric loss)을 가정한 경우에 어떤 방법론이 가장 작은 loss를 생성하는 지를 비교하였다. 성능 비교를 위해서는 오분류율(misclassification rate), G-mean, ROC, 그리고 AUC(Area under the curve) 등을 이용하였다.
In this study, we performed algorithms to predict algae of Chlorophyll-a (Chl-a). Water quality and quantity data of the middle Nakdong River area were used. At first, the correlation analysis between Chl-a and water quality and quantity data was studied. We extracted ten factors of high importance for water quality and quantity data about the two weirs. Algorithms predicted how ten factors affected Chl-a occurrence. We performed algorithms about decision tree, random forest, elastic net, gradient boosting with Python. The root mean square error (RMSE) value was used to evaluate excellent algorithms. The gradient boosting showed 10.55 of RMSE value for the Gangjeonggoryeong (GG) site and 11.43 of RMSE value for the Dalsung (DS) site. The gradient boosting algorithm showed excellent results for GG and DS sites. Prediction value for the four algorithms was also evaluated through the Receiver operating characteristic (ROC) curve and Area under curve (AUC). As a result of the evaluation, the AUC value was 0.877 at GG site and the AUC value was 0.951 at DS site. So the algorithm's ability to interpret seemed to be excellent.
데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
목적 진행성 위암의 인접 장기 침범을 결정함에 있어 우측와위 CT의 추가적 가치를 살펴보았다. 대상과 방법 병리학적으로 입증된 T4a (p4a), 외과적 그리고 병리학적으로 입증된 T4b (sT4b, pT4b) 위암 환자 중 좌후사위 및 우측와위 자세가 포함된 프로토콜의 CT를 촬영한 환자 총 728명이 포함되었다. 2명의 영상의학과 전문의가 2주 간격으로 각각 우측와위 CT 없이, 우측와위 CT와 함께 좌후사위 CT를 분석하여 5점 척도를 사용하여 T 병기를 평가하고 종양과 인접 장기 사이의 "미끄러짐 징후"의 존재를 기록했다. 결과 564명의 환자(77.4%)가 pT4a로 진단되었다. 65명(8.9%)과 99명(13.6%)의 환자가 각각 pT4b, sT4b로 진단되었다. 좌후사위 CT 단독 분석에 비하여 우측와위 CT가 추가되었을 때, T4b와 T4a를 구별하기 위한 곡선 아래 면적(area under the curve; 이하 AUC) 값이 두 검토자 모두에서 유의하게 증가했다(Ps < 0.001). 하위집단분석에서 T4a와 췌장을 침범한 T4b 위암을 구별하기 위한 AUC 값 역시 두 검토자 모두에서 증가했다(Ps < 0.050). 관찰자 간 일치도 역시 향상되었다(가중 카파 계수, 0.296-0.444). 결론 진행위암에서 인접 장기 침범을 판단함에 있어, 우측와위 CT가 추가되었을 때 좌후사위 CT 단독 분석에 비해 더 높은 AUC 값과 관찰자 간 일치도를 보임으로써 추가적 가치가 있었다.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
A bioequivalence study of ranitidine tablets was conducted according to the Korean Guidine for the Bioequivalence Test using twelve healthy male subjects. The plasma concentration-timecurves of ranitidine from the test and reference tablets showed profound multiple peak phenomenon in each subject as reported earlier. However, the area under the plasma concentration-time curve (AUC) and the maximum ploasma concentration at the first peak ($C_{max1}$) of the two preparations was proven to be equal when analyzed satistically according to the criteria of the guidline;i. e., statistical power (1-$\beta$)was calculated to be over 0.8 under the condition of $\alpha$ = 5% and $\Delta$(minimum detectable difference) = 20%, and the confidence interval of the difference in AUC at 95% confidence level was in the range of $\pm$ 20%, which statisfied the criteria of bioequivalence. Equivalence of the peak concentration of ranitidine at the second peak ($C_{max2}$), and the time to reach the first ($T_{max1}$) and second verify the bioequivalence of $c_{max2}$ , $T_{max1}$ and $T_{max2}$ between the two tablets. However, we conclude that the test and reference tablets are bioequivalent taking the therapeutic characteristics of the ranitidine preparations into consideration.
The bioequivalence of two tiropramide products was evaluated in 18 health male volunteers following oral administration. Test product was Tira $m^{R}$ tablet (Shin Poong SP-102) (Shin Poong Pharm. Co., Ltd.) and reference product was Tirop $a^{R}$ tablet (Dae Woong Pharm. Co., Ltd.) One capsule of the test and reference product containing 100 mg of tropramide.hydrochloride was administered to the volunteers by randomized two period cross-over study (2 $\times$ 2 Latin square method). The drug concentration in plasma was determined by GC/MS for over a period of 12hours after administration. Analysis of variance reveal that there are no differences in AUC (area under the plasma concentration-time curve from time zero to infinity), Cmax (maximum plasma concentration) and Tmax (time to reach Cmax). The differences of mean AUC, Cmax and Tmax between two products were 3.85, 1.47 and -3.6%, respectively. Minimum detectable differences (%) at $\alpha$=0.1 were all less than 20% given as a guideline (18.07, 17.00 and 20.69% for AUC, Cmax and Tmax, respectively). From these results, the two products are bioequivalent.ent.
Purpose: This study was to compare the predictive validity of Norton Scale(1962), Cubbin & Jackson Scale(1991), and Song & Choi Scale(1991). Method: Data were collected three times per week from 48~72hours after admission based on the four pressure sore risk assessment scales and a skin assessment tool for pressure sore on 112 intensive care unit(ICU) patients in a educational hospital Ulsan during Dec, 11, 2000 to Feb, 10, 2001. Four indices of validity and area under the curve(AUC) of receiver operating characteristic(ROC) were calculated. Result: Based on the cut off point presented by the developer, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value were as follows : Norton Scale : 97%, 18%, 35%, 93% respectively; Cubbin & Jackson Scale : 89%, 61%, 51%, 92%, respectively; and Song & Choi Scale : 100%, 18%, 36%, 100% respectively. Area under the curves(AUC) of receiver operating characteristic(ROC) were Norton Scale .737, Cubbin & Jackson Scale .826, Song & Choi Scale .683. Conclusion: The Cubbin & Jackson Scale was found to be the most valid pressure sore risk assessment tool. Further studies on patients with chronic conditions may be helpful to validate this finding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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