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Bielza, ConchaAutor o CoautorLarranaga, PedroAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Comparison of metaheuristic strategies for peakbin selection in proteomic mass spectrometry data

Publicado en: INFORMATION SCIENCES. 222 229-246 - 2013-02-10 222(), DOI: 10.1016/j.ins.2010.12.013

Autores:

García-Torres, M; Armañanzas, R; Bielza, C; Larrañaga, P
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Afiliaciones

Univ Pablo de Olavide, Area Lenguajes & Sistemas Informat, Seville 41013, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Computat Intelligence Grp, E-28660 Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Mass spectrometry (MS) data provide a promising strategy for biomarker discovery. For this purpose, the detection of relevant peakbins in MS data is currently under intense research. Data from mass spectrometry are challenging to analyze because of their high dimensionality and the generally low number of samples available. To tackle this problem, the scientific community is becoming increasingly interested in applying feature subset selection techniques based on specialized machine learning algorithms. In this paper, we present a performance comparison of some metaheuristics: best first (BF), genetic algorithm (GA), scatter search (SS) and variable neighborhood search (VNS). Up to now, all the algorithms, except for GA, have been first applied to detect relevant peakbins in MS data. All these metaheuristic searches are embedded in two different filter and wrapper schemes coupled with Naive Bayes and SVM classifiers. (C) 2011 Elsevier Inc. All rights reserved.
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Palabras clave

CancerClassificationEnhanced laser-desorptionFeature subset selectionGenetic algorithmMass spectrometryMetaheuristicsPatternsSeldi-tofSerumSpectraStabilityStatistical comparisons

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista INFORMATION SCIENCES debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2013, se encontraba en la posición 8/135, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • Google Scholar: 17
  • WoS: 11
  • Scopus: 13
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 21 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/14036/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 404
  • Descargas: 451
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA).

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Reconocimientos ligados al ítem

This work has been partially supported by the projects TIN-68084-C02-00, TIN2010-20900-C04-04 and TIN2007-62626, Cajal Blue Brain and Consolider CSD2007-00018. Ruben Armananzas is supported by a Juan de la Cierva grant (Spanish Ministry of Science and Innovation). Part of the computer time was provided by the Centro Informatico Cientifico de Andalucia (CIC).
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