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运用近邻传播聚类分析进行SELDI-TOF蛋白质谱特征选择
被引量：
5
1
作者
杨合龙
祝磊
+3 位作者
韩斌
厉力华
郑智国
孟旭莉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期14-20,共7页
针对如何有效分析高通量SELDI-TOF质谱数据以及筛选与肿瘤相关的蛋白质位点,提出一种基于近邻传播聚类分析的特征选择方法。首先利用t-test对SELDI数据进行初筛,然后利用近邻传播聚类分析以及零空间LDA对数据进行降维和去相关处理,最后...
针对如何有效分析高通量SELDI-TOF质谱数据以及筛选与肿瘤相关的蛋白质位点,提出一种基于近邻传播聚类分析的特征选择方法。首先利用t-test对SELDI数据进行初筛,然后利用近邻传播聚类分析以及零空间LDA对数据进行降维和去相关处理,最后采用SVM-RFE进行特征选择,筛选出与肿瘤判别相关的蛋白质位点。利用SVM、KNN、NB及J4.8等4个分类器,估算算法的分类性能。结果表明,在卵巢癌公共数据集OC-WCX2a和OC-WCX2b以及浙江省肿瘤医院乳腺癌数据集BC-WCX2a上显示该算法,在上述3个数据集中分类率分别达到96.43%、99.66%、90.88%,敏感性分别达到97.00%、100%、96.17%,特异性分别达到95.85%、99.08%、81.92%,并分别挑选出与肿瘤判别相关的10个蛋白位点。所提出的算法能够获得较好的分类率,有效提取出具有较好判别效果的蛋白质谱位点,有助于癌症的辅助诊断。
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关键词
蛋白质质谱
近邻传播聚类分析
特征选择
生物标志物
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职称材料
题名
运用近邻传播聚类分析进行SELDI-TOF蛋白质谱特征选择
被引量：
5
1
作者
杨合龙
祝磊
韩斌
厉力华
郑智国
孟旭莉
机构
杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院
浙江省肿瘤研究所
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期14-20,共7页
基金
国家自然科学基金(60801054
60801055)
国家杰出青年基金(60788101)
文摘
针对如何有效分析高通量SELDI-TOF质谱数据以及筛选与肿瘤相关的蛋白质位点,提出一种基于近邻传播聚类分析的特征选择方法。首先利用t-test对SELDI数据进行初筛,然后利用近邻传播聚类分析以及零空间LDA对数据进行降维和去相关处理,最后采用SVM-RFE进行特征选择,筛选出与肿瘤判别相关的蛋白质位点。利用SVM、KNN、NB及J4.8等4个分类器,估算算法的分类性能。结果表明,在卵巢癌公共数据集OC-WCX2a和OC-WCX2b以及浙江省肿瘤医院乳腺癌数据集BC-WCX2a上显示该算法,在上述3个数据集中分类率分别达到96.43%、99.66%、90.88%,敏感性分别达到97.00%、100%、96.17%,特异性分别达到95.85%、99.08%、81.92%,并分别挑选出与肿瘤判别相关的10个蛋白位点。所提出的算法能够获得较好的分类率,有效提取出具有较好判别效果的蛋白质谱位点,有助于癌症的辅助诊断。
关键词
蛋白质质谱
近邻传播聚类分析
特征选择
生物标志物
Keywords
mass spectrometry
affinity propagation clustering
feature selection
biomarker
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运用近邻传播聚类分析进行SELDI-TOF蛋白质谱特征选择
杨合龙
祝磊
韩斌
厉力华
郑智国
孟旭莉
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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