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摘要:
在分析基因表达谱数据特性的基础上,提出了一个将之用于肿瘤分子分型和选取相应亚型特征基因的策略.该策略包括三个步骤:首先采用一个无监督的基因过滤算法以降低用于分型计算的数据的噪声,其次提出了一个概率模型对样本中的分类结构进行建模,最后基于聚类的结果采用相对熵的方法获得对分类贡献大的基因作为特征基因.应用该策略对两个公开发表的数据集进行了再挖掘,结果表明不但获得了其他方法可以得到的信息,而且还提供了更精细、更具有显著生物学意义的信息,具有明显的优越性.
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文献信息
篇名 基于基因表达谱的肿瘤分型和特征基因选取
来源期刊 生物物理学报 学科 生物学
关键词 基因表达谱 聚类 特征基因
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 413-417
页数 5页 分类号 Q617
字数 5154字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6737.2002.04.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙之荣 清华大学生物科学与技术系 15 266 9.0 15.0
2 包雷 清华大学生物科学与技术系 3 88 2.0 3.0
3 李泽 清华大学生物科学与技术系 3 89 2.0 3.0
4 黄英武 清华大学生物科学与技术系 1 59 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
基因表达谱
聚类
特征基因
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物物理学报
双月刊
1000-6737
11-1992/Q
大16开
北京市朝阳区大屯路15号中国科学院生物物理研究所
1985
chi
出版文献量(篇)
1662
总下载数(次)
4
总被引数(次)
12572
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导