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基于机器学习方法的胃癌分型标志基因提取
被引量：
3
1
作者
李建更
李萍
+2 位作者
严志
李君
阮晓钢
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期554-560,共7页
基于机器学习方法寻找和发现新的胃癌亚型分类的相关基因,可以为探讨胃癌发生的分子机制及其基因水平的诊断和治疗提供标志和依据。试验选用33例中国人的胃癌Oligo基因芯片数据,数据包括13例弥漫型胃癌样本2、0例肠型胃癌样本,基因向量...
基于机器学习方法寻找和发现新的胃癌亚型分类的相关基因,可以为探讨胃癌发生的分子机制及其基因水平的诊断和治疗提供标志和依据。试验选用33例中国人的胃癌Oligo基因芯片数据,数据包括13例弥漫型胃癌样本2、0例肠型胃癌样本,基因向量为21 378个。采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)、偏最小二乘VIP系数法(PLS)和基于巴氏距离的顺序前向搜索方法(BD-SFS)结合的多步骤降维方法,提取到20个能将弥漫型样本和肠型样本有效分开的特征基因。这些特征基因基于支持向量机(SVM),分类准确率可达到89.43%;基于分层聚类分析,准确率可达到93.94%。同时,基因生物学意义的分析结果显示,所选的大部分标志基因对于人类恶性肿瘤的诊断和分型有很重要的意义。
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关键词
胃癌
基因表达谱
标志基因
特征选择
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职称材料
题名
基于机器学习方法的胃癌分型标志基因提取
被引量：
3
1
作者
李建更
李萍
严志
李君
阮晓钢
机构
北京工业大学电子信息与控制
学院
北京大学临床肿瘤
学院
北京市肿瘤防治研究所
武汉军事经济学院襄樊分院基础部
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期554-560,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60234020)
文摘
基于机器学习方法寻找和发现新的胃癌亚型分类的相关基因,可以为探讨胃癌发生的分子机制及其基因水平的诊断和治疗提供标志和依据。试验选用33例中国人的胃癌Oligo基因芯片数据,数据包括13例弥漫型胃癌样本2、0例肠型胃癌样本,基因向量为21 378个。采用基因表达差异显著性分析方法(SAM)、偏最小二乘VIP系数法(PLS)和基于巴氏距离的顺序前向搜索方法(BD-SFS)结合的多步骤降维方法,提取到20个能将弥漫型样本和肠型样本有效分开的特征基因。这些特征基因基于支持向量机(SVM),分类准确率可达到89.43%;基于分层聚类分析,准确率可达到93.94%。同时,基因生物学意义的分析结果显示,所选的大部分标志基因对于人类恶性肿瘤的诊断和分型有很重要的意义。
关键词
胃癌
基因表达谱
标志基因
特征选择
Keywords
gastric cancer
gene expression profile
marker genes
feature selection
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习方法的胃癌分型标志基因提取
李建更
李萍
严志
李君
阮晓钢
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
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