遗传算法-偏最小二乘法用于卵巢癌血清蛋白质组数据的特征挑选

• 作者: 刁元波 向杰 文志宁 李梦龙 潘义 郑波
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 特征筛选 遗传算法-偏最小二乘法 支持向量机 卵巢癌 蛋白质组
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 867-872
• 页数: 6页
• 分类号: O64
• 字数: 4357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2007.04.030

摘要

统计学t检验结合引入的变量筛选方法--遗传算法-偏最小二乘法(GAPLS)对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机(SVM)模型的留一法交叉验证结果为95.26%.结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑波	四川大学化学学院	45	388	13.0	17.0
5	李梦龙	四川大学化学学院	79	604	14.0	20.0
6	文志宁	四川大学化学学院	18	111	6.0	10.0
7	潘义	四川大学化学学院	5	29	4.0	5.0
8	刁元波	四川大学化学学院	5	17	3.0	4.0
9	向杰	四川大学化学学院	2	10	2.0	2.0