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<META content="MSHTML 6.00.2900.2769" name=GENERATOR>
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</HEAD>
<BODY>
<DIV><FONT size=2>Hi, I am trying to improve classification results on 
microarray datasets.</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>I have read in some papers that <STRONG>feature 
selection</STRONG> is the most common way to reveal the underlying knowledge of 
a dataset in order to get better results (higher accuracy).</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>Feature selection is performed by selecting the most highly 
relative genes (attributes) among all. Some sceptics say that this hides a great 
amount of risk because selecting the most highly relative genes causes 
redundancy (because perhaps one possible biological pathway will be 
supported).</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2>Because I am an Electrical Engineer could anyone explain 
the above better to me from a biological view? </FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>Furthermore, I have also read that in any case choosing 
complementary genes (attributes) among all would increase classification 
accuracy.</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>I tried to find similarities among genes exploiting 
knowledge derived from Gene Ontology. More specifically, I tried to fing 
semantic similarity between genes based on the terms that those genes are 
annotated to. Could anyone more connoisseur on this subject tell me if this way 
gives us <U>highly relative</U> genes or <U>complementary</U> ones?</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>Could also a biologist tell me a possible way of finding 
complementary genes exploiting knowledge from Gene Ontology?</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>Thank you very much for your precious time</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT size=2>Regards,</FONT></DIV>
<DIV><FONT size=2>George</FONT></DIV></BODY></HTML>