Welches machine learning Modell um Samples basierend auf RNA-seq Daten als Stammzellen/keine Stammzellen zu klassifizieren?

Im training set sind 150 Samples vorhanden und für jedes Sample RNA-seq Daten für 10,000 gene. Jedes Sample is als Stammzelle oder als nicht-Stammzelle gelabled. Möchte nun für testing set vorhersagen welche Samples Stammzell-Samples sind, basierend auf Expressions-Daten für dieselben Gene. Welche Modelle wären hier am besten geeignet? Logistic Regression, Random Forest? Vielen Dank für eure Antworten!

Answer 1

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Nachgedacht für ein paar Sekunden

1. Datenvorverarbeitung

• RNA-seq-Counts in TPM oder RPKM normalisieren.
• Log2-Transformation (z. B. log2(TPM + 1)).
• Pro Gen z-Score normalisieren (Mittelwert 0, SD 1).

1. Feature-Selektion (optional, aber empfohlen)

• Variance-Filter: Nur die etwa 500–2 000 Gene mit der höchsten Varianz behalten.
• Alternativ: Univariate Testverfahren (z. B. t-Test), top K Gene auswählen.

1. Modelle und Regularisierung
2. a) Logistische Regression mit L1 oder Elastic-Net

• Sparsame Modelle durch L1-Penalty (nur wenige Gene erhalten nicht-Null-Koeffizienten).
• Elastic-Net (Kombination aus L1 und L2) sinnvoll, wenn viele Gene schwach korreliert sind.
• Hyperparameter: Regularisierungsstärke C und L1-L2-Mix (l1_ratio).
• Validierung: LogisticRegressionCV in scikit-learn mit nested Cross-Validation auf AUC oder Accuracy.

1. b) Support Vector Machine (SVM) mit linearem Kernel

• Robust bei p ≫ n dank Regularisierung über C.
• Einfach skalierbar, wenig anfällig für irrelevante Features.
• Hyperparameter: C (z. B. Grid-Search zwischen 1e-3 und 1e3).
• Nested CV und Standardisierung vorab.

1. c) Random Forest / Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

• Erfasst nichtlineare Effekte und Interaktionen.
• Feature-Importance hilft bei Interpretation.
• Vorsicht: Bei wenigen Samples leichtes Overfitting → vorab Feature-Selektion empfohlen.
• Hyperparameter (RF): max_depth, n_estimators (100–500), max_features='sqrt' oder kleiner.
• Hyperparameter (Boosting): Learning Rate (0.01–0.1), max_depth ≤ 3, early stopping auf Validierungs-Split.

1. d) PLS-Discriminant Analysis (PLS-DA)

• Projiziert Gen-Expressionen auf wenige latente Komponenten, optimiert auf Klassentrennung.
• Wähle über Cross-Validation die optimale Anzahl der Komponenten (meist 2–10).
• Achtung: Zu viele Komponenten → Overfitting.

1. Modell-Pipeline
2. Preprocessing (Normalisierung, Log-Transformation, Batch-Korrektur)
3. Feature-Selektion (Varianceschnitt oder univariate Tests)
4. Hyperparameter-Tuning via GridSearchCV/RandomizedSearchCV mit nested CV
5. Finale Evaluierung auf einem unabhängigen Test-Set (z. B. 20 % der Daten)
6. Empfohlene Reihenfolge
7. Logistische Regression (L1/Elastic-Net) – einfach & interpretierbar
8. Linear SVM – gleiche Regularisierungsidee, hohe Robustheit
9. Random Forest / XGBoost nach Feature-Filterung – fängt Nichtlinearitäten ab
10. PLS-DA als Alternative, wenn du latente Signaturen vermutest

Viel Erfolg bei der Klassifikation deiner RNA-seq-Samples! Bei Fragen zu Code-Beispielen oder konkretem Hyperparameter-Tuning melde dich gerne.