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Utiliser facilement les programmes d'ordinateur, les chercheurs ont mis au point un système pour identifier les gènes qui seront utiles dans la classification du cancer du sein. L'algorithme, décrit dans le Journal de BioMed Central libre accès des expérimentale et clinique sur le cancer de recherche permettra aux chercheurs de générer rapidement des signatures génétiques de valeur sans un logiciel spécialisé ou une formation approfondie en bioinformatique.

Utiliser facilement les programmes d'ordinateur, les chercheurs ont mis au point un système pour identifier les gènes qui seront utiles dans la classification du cancer du sein. L'algorithme, décrit dans le centre est ouvert l'accès Journal of Experimental BioMed & Clinical Cancer Research permettra aux chercheurs de générer rapidement des signatures génétiques de valeur sans un logiciel spécialisé ou une formation approfondie en bioinformatique.

Robin Hallett, un étudiant diplômé qui travaille sous la supervision du Dr John Hassell et d'autres membres de son équipe de recherche de l'Université McMaster, en Ontario, au Canada, mis au point l'algorithme et l'a utilisé pour identifier une signature 20 gènes, qui s'est bien comportée sur un patient 151 ensemble de données de validation. Hallett a dit: «Jusqu'à présent, la construction d'une telle signature nécessite l'utilisation du clustering et de divers algorithmes de classification, qui à son tour besoin d'un logiciel spécialisé et de formation en bioinformatique. Fait important, nous avons terminé toutes les étapes de notre algorithme en utilisant Microsoft Excel 2007. Ce logiciel est largement, sinon universellement, accessibles à la communauté de la recherche biologique, ce qui suggère que la mise en œuvre de cette technique ne sera pas entravée par le manque de logiciels ou de formation ».

Les chercheurs ont utilisé des données provenant d'un groupe de 144 patients pour former l'algorithme pour identifier les gènes dont l'expression niveaux corrélation avec la survie des patients. Les 10 gènes les plus hautement cotées prédictifs de mauvais pronostic et les 10 gènes les plus prédictifs de bon pronostic établi une expression du gène 20-prédicteur basé, qui a été trouvé à effectuer ainsi que deux autres modèles du groupe de validation. Selon Hassell, «Notre algorithme produit des modèles de prévision avec une précision comparable à d'autres techniques de sélection de caractéristiques tout en ayant l'accessibilité en général de meilleure qualité et facilité d'utilisation pour les scientifiques de la recherche biologique. Nous avons commencé à utiliser notre algorithme pour générer des modèles de prédiction de l'expression des gènes en fonction de la sensibilité des cellules du cancer du sein à couramment utilisées des thérapies anti-cancer ".