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两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类的比较研究 被引量：4
1
作者 金志超 陆健 +3 位作者 吴骋 高青斌 孙亚林 贺佳 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2009年第5期450-454,458,共6页
目的比较两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类分析的效果,比较不同差异基因选取方法对分类结果的影响。方法利用NCI60等4个肿瘤基因表达数据库,通过4种不同方法选取差异表达基因,在此基础上,用两种基于偏最小二... 目的比较两种基于偏最小二乘法的分类模型对肿瘤基因表达数据行多分类分析的效果,比较不同差异基因选取方法对分类结果的影响。方法利用NCI60等4个肿瘤基因表达数据库,通过4种不同方法选取差异表达基因,在此基础上,用两种基于偏最小二乘的方法行多分类分析。一是偏最小二乘线性判别,首先运用偏最小二乘法行降维,再利用降维得到的成分作为输入变量作线性判别分析;二是偏最小二乘判别分析,利用偏最小二乘回归直接进行分类。分类效果采用留一法和10倍交叉验证法进行评价。结果偏最小二乘判别分析的分类效果略优于偏最小二乘降维后的线性判别。以变量重要性指标选取差异表达基因时分类效果较好,其次是SAM法。结论在对肿瘤基因表达数据行多分类分析时,偏最小二乘法既是一种高效的降维方法,也是一种实用的分类方法。 展开更多
关键词 肿瘤基因表达数据 偏最小二乘法 多分类
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肿瘤基因选择方法LLE Score 被引量：7
2
作者 李建更 逄泽楠 +1 位作者 苏磊 陈思远 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1145-1150,共6页
针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达... 针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达到良好的特征选择效果.在实验部分对肿瘤数据集进行特征选择,并采用支持向量机分类器计算分类准确率.通过分类准确率说明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 LLE SCORE 特征选择 肿瘤基因表达数据
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纤维连接蛋白1在胃癌中的表达及临床意义 被引量：6
3
作者 孙阳 赵春临 《医学研究生学报》 CAS 北大核心 2019年第6期629-633,共5页
目的纤维连接蛋白1(FN1)参与癌症发生发展的机制尚不清楚。文章旨在研究FN1在胃癌组织中的表达和临床病理意义,并探讨FN1作用机制。方法采用人类肿瘤相关基因表达汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库,下载 GSE54129、GSE29272 ... 目的纤维连接蛋白1(FN1)参与癌症发生发展的机制尚不清楚。文章旨在研究FN1在胃癌组织中的表达和临床病理意义,并探讨FN1作用机制。方法采用人类肿瘤相关基因表达汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库,下载 GSE54129、GSE29272 和 TCGA 数据分析胃癌与癌旁组织 FN1 的表达。根据 TCGA 表达谱数据及 FN1 表达分为:低表达(<-0.475)、中表达(-0.475~1.036)、高表达(>1.036)。分析 FN1在胃癌组织中的表达和临床病理关系;应用 TCGA数据和Kaplan Meier在线分析FN1的表达水平与胃癌患者的预后关系;TCGA数据采用基因集富集分析(GSEA)方法预测FN1的相关通路。结果 FN1低、中、高表达的中位生存时间分别为 63.5、55.7和 39.4个月,低表达和高表达者中位生存时间差异具有统计学意义(P<0.01)。Kaplan-Meier Plotter 在线数据集分析结果显示,FN1 高表达者中位生存时间短于低表达者(P< 0.01),即FN1表达越高,预后越差。FN1的表达是胃癌患者的独立预后因素(HR=0.480,95%CI:0.336~0.686)。FN1高表达样本富集到KRAS(FDR=0.0025)、P53(FDR=0.0052)、TGF-β(FDR=0.0052)、细胞黏附(FDR=0.0)、细胞外基质(FDR=0.0043)、骨架蛋白调控(FDR=0.0057)等基因集(P均<0.01)。结论 FN1的高表达是胃癌预后不良的因素,可作为预测胃癌转移和预后的有效生物标志物。FN1高表达导致KRAS、P53、TGF-β、ECM、细胞黏附和细胞骨架蛋白调节通路异常可能是其作用机制。 展开更多
关键词 胃癌 人类肿瘤相关基因表达汇编数据库 癌症基因组图谱数据库 纤维连接蛋白1 预后 基因集
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