特征基因选取及肿瘤亚型识别方法研究

• 作者: 易丽君 李宏
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 基因表达谱 特征基因 Gini指数 '信噪比'指标 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 759-762
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.06.022

摘要

针对基于基因表达谱数据的多类肿瘤亚型的识别与特征基因选取问题进行了研究;采用Gini指数与"信噪比"(SNR)指标相结合的方法,构建GSNR综合指标,剔除无关基因;然后采用BP神经网络设计复合分类器;最后使用SM算法,并依据独立测试的分类错误数最终确定特征基因子集,以急性白血病的基因表达谱数据为例,按三类肿瘤亚型分类,从7129个基因中选出8个特征基因,其对独立测试集的预测准确度达到97%;实验表明综合指数GSNR对数据进行预处理具有良好的鲁棒性和可伸缩性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏	中南大学信息科学与工程学院	73	514	13.0	19.0
2	易丽君	中南大学信息科学与工程学院	3	7	2.0	2.0