根据GO分类体系选择与实验条件相关的差异表达功能结点进行基因功能深化预测

• 作者: 刘帅 屠康 徐建震 李霞 郭政
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 生物学
• 关键词: 基因芯片 基因表达 基因功能预测 Gene Ontology 支持向量机
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: Q786
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2005.02.001

摘要

利用有限个实验条件下的基因表达谱数据,只能对与实验条件相关的基因功能类进行有效预测,所以有必要限定可预测的基因功能类范围.据此,首先基于Gene Ontology(GO)选择富集差异表达基因与实验条件相关的功能类.再通过支持向量机分类器,深化预测迄今只注释到实验条件相关功能类的父结点的基因是否属于该实验条件相关功能类.应用于一套酵母基因表达谱数据,结果显示,在剔除了高度不平衡的训练集合后,平均真阳性率(precision)与平均覆盖率(recall)都分别达到了71%与47%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭政	哈尔滨医科大学生物信息学系	43	323	11.0	16.0
4	李霞	哈尔滨医科大学生物信息学系	108	479	12.0	18.0
7	屠康	哈尔滨医科大学生物信息学系	8	103	4.0	8.0
17	刘帅	哈尔滨医科大学生物信息学系	3	17	3.0	3.0
21	徐建震	哈尔滨医科大学生物信息学系	3	15	2.0	3.0