Genetic Prognosis: Harnessing DNA for Disease Prediction

Dieses Kapitel vertieft sich in die Schnittmenge von Genetik und maschinellem Lernen und konzentriert sich auf die Vorhersage von Assoziationen zwischen Krankheit und Genen. Es beginnt mit einer Einführung in die Herausforderungen und traditionellen Methoden zur Identifizierung krankheitsbezogener Gene und unterstreicht die Notwendigkeit computergestützter Ansätze. Die Literaturrecherche deckt Schlüsselstudien und -methoden ab, darunter Entscheidungsbaumalgorithmen, Deep-Learning-Techniken und Ansätze zur Netzwerkverbreitung. Das Kapitel beschreibt dann den DisGeNet-Datensatz und beschreibt seine Attribute und ihre Bedeutung für das Verständnis der Beziehungen zwischen Gen und Krankheit. Das vorgeschlagene System umfasst die Implementierung des XGBoost Classifier, wobei der Schwerpunkt auf Datenvorverarbeitung, Modellschulung, Evaluierung und der Bedeutung von Features liegt. Die Architektur von XGBoost wird erklärt, zusammen mit Vergleichen zu anderen maschinellen Lernmodellen wie Support Vector Machines, Random Forest, LightGBM und K-Nearest Neighbors. Die Ergebnissektion präsentiert die Leistung verschiedener Modelle, wobei XGBoost die höchste Genauigkeit erreicht. Das Kapitel endet mit der erfolgreichen Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Krankheitsgenen und diskutiert den zukünftigen Umfang des Projekts, einschließlich der Integration neuer Technologien und Gesundheitssysteme.