基因表达数据分析中的特征基因提取

• 作者: 周凌飞 王守觉
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 基因表达 特征基因 肿瘤亚型分类
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 193-194
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.4.Q786
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.09.078

摘要

利用基因表达谱数据进行肿瘤亚型分类,对于癌症研究有着非常重要的意义.由于基因表达数据的维数很高,必须从大量基因中选取一些特征基因用于分类,才能取得好的效果.但以往方法所提取的特征基因,彼此之间存在较高的相关性.本文提出了一种基于高维向量分析的特征基因提取方法:首先利用基因与理想基因间相似度作为评价准则得到候选集,然后去除候选集中相关性强的冗余基因.用此方法选出的特征基因是与分类相关但彼此无关的,从而提高了特征基因子集的模式质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王守觉	中国科学院半导体研究所	98	2686	26.0	49.0
2	周凌飞	中国科学院半导体研究所	1	7	1.0	1.0