mev-4.0.01/source/org/tigr/microarray/mev/cluster/gui/impl/dialogs/dialogHelpUtil/dialogHelpPages/dam_parameters.html

Code
Comments
Other
Rev Date Author Line
2 26 Feb 07 jari 1 <html>
2 26 Feb 07 jari 2 <body bgcolor="#ffffcc" lang=EN-US style='tab-interval:.5in'>
2 26 Feb 07 jari 3
2 26 Feb 07 jari 4 <div class=Section1>
2 26 Feb 07 jari 5
2 26 Feb 07 jari 6 <h1>DAM: Discriminant Analysis Module</h1>
2 26 Feb 07 jari 7
2 26 Feb 07 jari 8 <h1>Initialization Dialog</h1>
2 26 Feb 07 jari 9
2 26 Feb 07 jari 10 <h2>Parameter Information</h2>
2 26 Feb 07 jari 11
2 26 Feb 07 jari 12
2 26 Feb 07 jari 13 <div class=MsoNormal align=center style='text-align:center'>
2 26 Feb 07 jari 14
2 26 Feb 07 jari 15 <hr size=10 width="100%" align=center>
2 26 Feb 07 jari 16
2 26 Feb 07 jari 17 </div>
2 26 Feb 07 jari 18
2 26 Feb 07 jari 19
2 26 Feb 07 jari 20 <h2>General DAM Terminology</h2>
2 26 Feb 07 jari 21
2 26 Feb 07 jari 22 <p class=MsoNormal>The Primary function of the DAM is to serve as a method for
2 26 Feb 07 jari 23 multi-class classification. It incorporates the dimensional reduction method <b><i>Multivariate
2 26 Feb 07 jari 24 Partial Least Squares (MPLS)</i></b> and two classification analysis methods <b><i>Polychotomous
2 26 Feb 07 jari 25 Discrimination (PDA)</i></b> and <b><i>Quadratic Discriminant Analysis (QDA)</i></b>.
2 26 Feb 07 jari 26 Either PDA or QDA are performed after the starting data has been reduced by
2 26 Feb 07 jari 27 MPLS. </p>
2 26 Feb 07 jari 28
2 26 Feb 07 jari 29 <h2>Classification Selection </h2>
2 26 Feb 07 jari 30
2 26 Feb 07 jari 31 <p class=MsoNormal>The classification selection option indicates whether to
2 26 Feb 07 jari 32 classify genes or experiments. </p>
2 26 Feb 07 jari 33
2 26 Feb 07 jari 34 <h2>Parameters </h2>
2 26 Feb 07 jari 35
2 26 Feb 07 jari 36 <p class=MsoNormal><b>Number Of Classes<span style="mso-spacerun: yes">&nbsp;
2 26 Feb 07 jari 37 </span></b><span style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span>The number of classes.</p>
2 26 Feb 07 jari 38
2 26 Feb 07 jari 39 <p class=MsoNormal><![if !supportEmptyParas]>&nbsp;<![endif]><o:p></o:p></p>
2 26 Feb 07 jari 40
2 26 Feb 07 jari 41 <p class=MsoNormal><b>Number Of Gene Components </b><span style="mso-spacerun:
2 26 Feb 07 jari 42 yes">&nbsp;&nbsp;</span>The number of gene components for Dimension Reduction.</p>
2 26 Feb 07 jari 43
2 26 Feb 07 jari 44 <p class=MsoNormal><![if !supportEmptyParas]>&nbsp;<![endif]><o:p></o:p></p>
2 26 Feb 07 jari 45
2 26 Feb 07 jari 46 <p class=MsoNormal><b>Alpha<span style="mso-spacerun: yes">&nbsp; </span></b><span
2 26 Feb 07 jari 47 style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span>The alpha value chosen for the
2 26 Feb 07 jari 48 t-distribution in preliminary gene screening.</p>
2 26 Feb 07 jari 49
2 26 Feb 07 jari 50 <h3><span style='font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:13.5pt'>Skip Gene
2 26 Feb 07 jari 51 Screening step (ANOVA)</span> <span style='font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:
2 26 Feb 07 jari 52 13.5pt;font-weight:normal'><span style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span><span
2 26 Feb 07 jari 53 style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span>Skips the Gene Screening / Selection
2 26 Feb 07 jari 54 step when executing the Initial Classification and Assessment algorithms(A0, A1
2 26 Feb 07 jari 55 or A2) <o:p></o:p></span></h3>
2 26 Feb 07 jari 56
2 26 Feb 07 jari 57 <h2><span style='font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:18.0pt'><span
2 26 Feb 07 jari 58 style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span><br>
2 26 Feb 07 jari 59 </span>Assessment Algorithm Selection</h2>
2 26 Feb 07 jari 60
2 26 Feb 07 jari 61 <p class=MsoNormal>The Initial Classification Algorithm and assessment
2 26 Feb 07 jari 62 algorithms A0, A1 &amp; A2 essentially contain the same fundamental stages
2 26 Feb 07 jari 63 (i.e. Preliminary Gene Selection, Dimension Reduction(MPLS) &amp;
2 26 Feb 07 jari 64 Classification/Prediction based on Leave One Out Cross Validation (LOOCV)) but
2 26 Feb 07 jari 65 they are ordered in a different sequence. </p>
2 26 Feb 07 jari 66
2 26 Feb 07 jari 67 <h3>Initial Classification algorithm</h3>
2 26 Feb 07 jari 68
2 26 Feb 07 jari 69 <ol style='margin-top:0in' start=1 type=1>
2 26 Feb 07 jari 70  <li class=MsoNormal style='mso-list:l3 level1 lfo3;tab-stops:list .5in'><i>Preliminary
2 26 Feb 07 jari 71      Gene Selection: </i>Use ANOVA to select genes from given gene expression
2 26 Feb 07 jari 72      matrix.</li>
2 26 Feb 07 jari 73  <li class=MsoNormal style='mso-list:l3 level1 lfo3;tab-stops:list .5in left 4.5in'><i>Dimension
2 26 Feb 07 jari 74      Reduction</i>: Use MPLS algorithm to obtain gene components matrix from
2 26 Feb 07 jari 75      gene expression matrix</li>
2 26 Feb 07 jari 76  <li class=MsoNormal style='mso-list:l3 level1 lfo3;tab-stops:list .5in'><i>Classification</i>:.<br>
2 26 Feb 07 jari 77      Use the fitted classifier from training to predict all the test samples in
2 26 Feb 07 jari 78      the gene components matrix obtained from step 2. <span
2 26 Feb 07 jari 79      style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span></li>
2 26 Feb 07 jari 80 </ol>
2 26 Feb 07 jari 81
2 26 Feb 07 jari 82 <h3>A0 algorithm</h3>
2 26 Feb 07 jari 83
2 26 Feb 07 jari 84 <ol style='margin-top:0in' start=1 type=1>
2 26 Feb 07 jari 85  <li class=MsoNormal style='mso-list:l1 level1 lfo9;tab-stops:list .5in'><i>Preliminary
2 26 Feb 07 jari 86      Gene Selection: </i>Use ANOVA to select genes from given gene expression
2 26 Feb 07 jari 87      matrix.</li>
2 26 Feb 07 jari 88  <li class=MsoNormal style='mso-list:l1 level1 lfo9;tab-stops:list .5in left 4.5in'><i>Dimension
2 26 Feb 07 jari 89      Reduction</i>: Use MPLS algorithm to obtain gene components matrix from
2 26 Feb 07 jari 90      gene expression matrix</li>
2 26 Feb 07 jari 91  <li class=MsoNormal style='mso-list:l1 level1 lfo9;tab-stops:list .5in'><i>Classification/Prediction</i>:
2 26 Feb 07 jari 92      Classification is based on LOOCV.<br>
2 26 Feb 07 jari 93      For each sample in the gene components matrix obtained from step 2, leave
2 26 Feb 07 jari 94      out this sample, and fit classifier to the remaining samples. Use the fitted
2 26 Feb 07 jari 95      classifier to predict left out sample.<br>
2 26 Feb 07 jari 96      <span style="mso-spacerun: yes">&nbsp;</span><br>
2 26 Feb 07 jari 97      <b>NOTE</b>: For a given expression matrix, steps 1 (Preliminary Gene
2 26 Feb 07 jari 98      Selection) &amp; 2 (Dimension Reduction) are <i>fixed</i> with respect to
2 26 Feb 07 jari 99      LOOCV. Thus, the effect of gene selection &amp; dimension reduction on the
2 26 Feb 07 jari 100      classification cannot be assessed. </li>
2 26 Feb 07 jari 101 </ol>
2 26 Feb 07 jari 102
2 26 Feb 07 jari 103 <h3>A1 algorithm</h3>
2 26 Feb 07 jari 104
2 26 Feb 07 jari 105 <p class=MsoNormal style='margin-left:39.0pt;text-indent:-.25in;mso-list:l2 level1 lfo5;
2 26 Feb 07 jari 106 tab-stops:list 39.0pt'><![if !supportLists]>1.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
2 26 Feb 07 jari 107 </span><![endif]><i>Preliminary Gene Selection</i>: Use ANOVA to select genes
2 26 Feb 07 jari 108 from given gene expression matrix.</p>
2 26 Feb 07 jari 109
2 26 Feb 07 jari 110 <p class=MsoNormal style='margin-left:21.0pt'><i><![if !supportEmptyParas]>&nbsp;<![endif]><o:p></o:p></i></p>
2 26 Feb 07 jari 111
2 26 Feb 07 jari 112 <p class=MsoNormal style='margin-left:21.0pt'>For each sample in the gene
2 26 Feb 07 jari 113 expression matrix, leave out this sample to obtain a sub expression matrix.</p>
2 26 Feb 07 jari 114
2 26 Feb 07 jari 115 <p class=MsoNormal style='margin-left:39.0pt;text-indent:-.25in;mso-list:l2 level1 lfo5;
2 26 Feb 07 jari 116 tab-stops:list 39.0pt'><![if !supportLists]>2.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
2 26 Feb 07 jari 117 </span><![endif]><i>Dimension Reduction</i>: Use MPLS algorithm to obtain gene
2 26 Feb 07 jari 118 components matrix from the sub gene expression matrix.</p>
2 26 Feb 07 jari 119
2 26 Feb 07 jari 120 <p class=MsoNormal style='margin-left:39.0pt;text-indent:-.25in;mso-list:l2 level1 lfo5;
2 26 Feb 07 jari 121 tab-stops:list 39.0pt'><![if !supportLists]>3.<span style='font:7.0pt "Times New Roman"'>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
2 26 Feb 07 jari 122 </span><![endif]><i>Classification/Prediction</i>: Fit classifier to the
2 26 Feb 07 jari 123 remaining samples in gene components matrix. Use the fitted classifier to
2 26 Feb 07 jari 124 predict left out sample.</p>
2 26 Feb 07 jari 125
2 26 Feb 07 jari 126 <p class=MsoNormal style='margin-left:21.0pt'><i><![if !supportEmptyParas]>&nbsp;<![endif]><o:p></o:p></i></p>
2 26 Feb 07 jari 127
2 26 Feb 07 jari 128 <p class=MsoNormal style='margin-left:21.0pt'><b>NOTE</b>: The first modification
2 26 Feb 07 jari 129 to <i>A0</i> given as <i>A1</i> assesses the affects of dimension reduction.
2 26 Feb 07 jari 130 The dimension reduction as well as the classifier is refitted <i>N</i> times,
2 26 Feb 07 jari 131 one for each sample left out. </p>
2 26 Feb 07 jari 132
2 26 Feb 07 jari 133 <h3>A2 algorithm</h3>
2 26 Feb 07 jari 134
2 26 Feb 07 jari 135 <p class=MsoNormal>For each sample in the gene expression matrix, leave out
2 26 Feb 07 jari 136 this sample to obtain a sub expression matrix.</p>
2 26 Feb 07 jari 137
2 26 Feb 07 jari 138 <ol style='margin-top:0in' start=1 type=1>
2 26 Feb 07 jari 139  <li class=MsoNormal style='mso-list:l0 level1 lfo8;tab-stops:list .5in'><i>Preliminary
2 26 Feb 07 jari 140      Gene Selection</i>: Use ANOVA to select genes from the sub expression
2 26 Feb 07 jari 141      matrix.</li>
2 26 Feb 07 jari 142  <li class=MsoNormal style='mso-list:l0 level1 lfo8;tab-stops:list .5in'><i>Dimension
2 26 Feb 07 jari 143      Reduction</i>: Use MPLS algorithm to obtain gene components matrix from
2 26 Feb 07 jari 144      the sub expression matrix.</li>
2 26 Feb 07 jari 145  <li class=MsoNormal style='mso-list:l0 level1 lfo8;tab-stops:list .5in'><i>Classification/Prediction</i>:
2 26 Feb 07 jari 146      Fit classifier to the remaining samples in gene components matrix. Use the
2 26 Feb 07 jari 147      fitted classifier to predict left out sample.</li>
2 26 Feb 07 jari 148 </ol>
2 26 Feb 07 jari 149
2 26 Feb 07 jari 150 <p class=MsoNormal style='margin-left:.25in'><i><![if !supportEmptyParas]>&nbsp;<![endif]><o:p></o:p></i></p>
2 26 Feb 07 jari 151
2 26 Feb 07 jari 152 <p class=MsoNormal style='margin-left:.25in'><b>NOTE</b>: The second
2 26 Feb 07 jari 153 modification to <i>A0</i> given as <i>A2</i> assesses the affects of gene
2 26 Feb 07 jari 154 selection. The gene set is reselected for classification each time a sample is
2 26 Feb 07 jari 155 left out. </p>
2 26 Feb 07 jari 156
2 26 Feb 07 jari 157 <h2>Classification Method Selection</h2>
2 26 Feb 07 jari 158
2 26 Feb 07 jari 159 <p class=MsoNormal>The Classification methods are performed after the data has
2 26 Feb 07 jari 160 reduced by dimension reduction (MPLS) </p>
2 26 Feb 07 jari 161
2 26 Feb 07 jari 162 <h3>PDA</h3>
2 26 Feb 07 jari 163
2 26 Feb 07 jari 164 <p class=MsoNormal>Polychotomous Discrimination </p>
2 26 Feb 07 jari 165
2 26 Feb 07 jari 166 <h3>QDA</h3>
2 26 Feb 07 jari 167
2 26 Feb 07 jari 168 <p class=MsoNormal>Quadratic Discriminant Analysis </basefont></p>
2 26 Feb 07 jari 169
2 26 Feb 07 jari 170 </div>
2 26 Feb 07 jari 171
2 26 Feb 07 jari 172 </body>
2 26 Feb 07 jari 173
2 26 Feb 07 jari 174 </html>

Generated on Thu Jul 20 09:26:31 2023 (UTC) by svndigest 0.11.2pre (dev build 1672)