癌症基因表达谱挖掘中的特征基因选择算法GA/WV

• 作者: 张小刚 张波 王建飞 申伟科 秦向东 葛昆 钟理
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 生物学
• 关键词: 遗传算法 加权投票 模式识别 特征基因选择 高维性
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 98-103
• 分类号: Q789
• 字数: 6122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2010.02.002

摘要

鉴定癌症表达谱的特征基因集合可以促进癌症类型分类的研究,这也可能使病人获得更好的临床诊断?虽然一些方法在基因表达谱分析上取得了成功,但是用基因表达谱数据进行癌症分类研究依然是一个巨大的挑战,其主要原因在于缺少通用而可靠的基因重要性评估方法.GA/WV是一种新的用复杂的生物表达数据评估基因分类重要性的方法,通过联合遗传算法(GA)和加权投票分类算法(WV)得到的特征基因集合不但适用于WV分类器,也适用于其它分类器?将GA/WV方法用癌症基因表达谱数据集的验证,结果表明本方法是一种成功可靠的特征基因选择方法.