Machine Learning - Based identification of Key Genes in Renal Cell Carcinoma

기계학습을 이용한 신장암 주요 유전자 선별 연구

신장암 RNA-seq 데이터에서 기존 통계 기반 DEG 분석은 발현량 변화와 샘플 간 변동성으로 인해 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 SelectKBest, L1 페널티 기반 로지스틱 회귀, SVM 분류를 단계적으로 결합한 기계학습 기반 유전자 선별 방법을 제안하였다. 최종적으로 2,000 개의 유전자를 사용해 SVM 모델을 학습하고 분류 기여도가 높은 300 개의 유전자를 선별하였다. 나아가, KEGG 경로 분석을 통해 신장암과 관련된 주요 면역 및 대사 경로를 유의미하게 포착하였다.