May, 2024
大规模 RNA 数据的特征选择多域多任务方法
A Multi-Domain Multi-Task Approach for Feature Selection from Bulk RNA Datasets
Karim Salta, Tomojit Ghosh, Michael Kirby
TL;DR提出了一种用于特征选择的多领域多任务算法，通过研究小鼠对沙门氏菌感染的宿主免疫反应产生的两个数据集，收集了来自多种协作交叉小鼠品系的数据，样本来自脾脏和肝脏，进行了多个机器学习实验并分别提取了在不同案例中具有区分度的少量跨领域特征子集，证明了这种算法的可行性并突出了跨领域特征选择相比于单领域方法所提取的新的具有区分度的特征子集的好处。