본 프로젝트는 Dataon의 2022 연구 데이터 분석활용 경진대회에 참여하며 진행했습니다.
대회 URL : http:https://dataon-con.kr/pages/about_new.php
주제 - Gexp : Genemarker Expert 머신러닝 기반 멀티 클래스 분석 바이오 마커 탐지 소프트웨어
| 이름 | 역할 |
|---|---|
| 김예지 | Measurement of Ranking and Feature Importance Using Modeling |
| 한채은 | Measure and Compare Accuracy Using Modeling and Visualization |
| 이선우 | Data download and extract file Using Web Crawling |
| 강서연 | Data Visualization Using Heatmap and clustering |
🎉 우수상 수상 🎉
gexp
├── download_cancer.py
├── load_labeled_data.py
├── biomarker_rank.py
├── plot_stepwise_accuracy.py
├── describe_genes.py
├── normalize.py
├── plot_heatmap.py
└──
Download cancer data (mRNAseq) from the firebrowse site(http:https://firebrowse.org/)
Optional Argument
--cancer_list
--data_source
Example
Create a Target variable as part of the preprocessing process
Optional Argument
--data_dir
--label_list
--patient_type
Example
Measure and rank feature importance by model(RandomForest, EXtraTrees, XGBoost, AdaBoost, DecisionTree)
Optional Argument
--cancer_df
--models
Example
Visualization of accuracy by step and model(RandomForest, MLP)
Optional Argument
--cancer_df
--ranking_df
--model
--step_num
--metric
--multi_class
Example
As a result of performance evaluation, gene information can be viewed as many as the number of genes in the high-performance model
Optional Argument
--score_df
--ranking_df
--gene_descrip
Example
Visualization with clustermap as normalized data for top N biomarker genes
Optional Arguement
--cancer_df
--ranking_df
--topN
--vmin
--vmax
Example
