基于基因表达谱的肿瘤亚型识别与分类特征基因选取研究

• 作者: 李颖新 阮晓钢
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选取 支持向量机 基因表达谱 肿瘤
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 651-655
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP391|Q617
• 字数: 5049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.04.015

摘要

利用肿瘤基因表达谱建立有效的"预测性"分类模型,对肿瘤的不同亚型进行准确判别并找出决定样本类别的一组特征基因是当前生物信息学研究的重要课题.本文在分析肿瘤基因表达谱特征的基础上,以急性白血病的基因表达谱为例,研究了肿瘤亚型识别与分类特征基因选取问题.在类别可分离性判据的问题上,修正了已有的"信噪比"指标,据此进行无关基因的剔除,并以支持向量机作为分类器进行肿瘤亚型的识别.在特征基因选取问题上,本文从生物学分析出发,首先剔除无关基因和具有较强相关性的冗余基因,然后采用顺序浮动搜索算法进行分类特征基因的选取.实验结果表明了上述方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0
2	李颖新	北京工业大学电子信息与控制工程学院	13	435	10.0	13.0