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Standard machine learning approaches outperform deep representation learning on phenotype prediction from transcriptomics data.
Smith, Aaron M; Walsh, Jonathan R; Long, John; Davis, Craig B; Henstock, Peter; Hodge, Martin R; Maciejewski, Mateusz; Mu, Xinmeng Jasmine; Ra, Stephen; Zhao, Shanrong; Ziemek, Daniel; Fisher, Charles K.
Afiliação
  • Smith AM; Unlearn.AI, Inc., San Francisco, CA, USA. drams@unlearn.ai.
  • Walsh JR; Unlearn.AI, Inc., San Francisco, CA, USA.
  • Long J; Computational Sciences, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Davis CB; Oncology Global Product Development, Pfizer Inc., San Diego, CA, USA.
  • Henstock P; Business Technology, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Hodge MR; Inflammation and Immunology, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Maciejewski M; Inflammation and Immunology, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Mu XJ; Oncology Research & Development, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., San Diego, CA, USA.
  • Ra S; Computational Sciences, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Zhao S; Computational Sciences, Worldwide Research & Development, Pfizer Inc., Cambridge, MA, USA.
  • Ziemek D; Inflammation and Immunology, Worldwide Research & Development, Pfizer Pharma GmbH., Berlin, Germany.
  • Fisher CK; Unlearn.AI, Inc., San Francisco, CA, USA.
BMC Bioinformatics ; 21(1): 119, 2020 Mar 20.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32197580
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fenótipo / Perfilação da Expressão Gênica / Aprendizado de Máquina / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fenótipo / Perfilação da Expressão Gênica / Aprendizado de Máquina / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos