基于SAM和GA/SVM的肿瘤基因表达谱分类算法

• 作者: 李小波
• 来源期刊: 杭州师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达谱 分类 基因表达差异显著性分析方法(SAM) 遗传算法(GA) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 202-205,215
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP391
• 字数: 4377字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-232X.2008.03.010

摘要

基因芯片技术在肿瘤分型分类的研究中得到了广泛的应用.为了处理肿瘤基因表达谱数据,建立肿瘤分类预测模型,文中采用基因表达差异显著性分析方法,支持向量机,遗传算法相结合的多步骤降维分类方法.采用该方法处理大肠癌和白血病数据集,筛选到基因数量较少并且分类准确度较高的特征基因子集.实验结果表明,文中的方法可以快速有效地筛选肿瘤特征基因,获得更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小波	浙江教育学院信息学院	4	11	2.0	3.0