基于EFICA的AD微阵列数据基因网络分析

• 作者: 孔薇 宋红胜
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 阿尔茨海默症 高效快速独立成分分析 基因网络 Cytoscape
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 生命科学
• 页码范围: 89-96
• 分类号: Q789|Q811.4
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2012.04.017

摘要

将EFICA( Efficient Variant of Algorithm FastICA)方法与基因网络相结合分析一组阿尔茨海默病(AD)微阵列数据.根据分类结果提取特征基因集并探寻与早期AD相关的基因网络,实验结果表明,EFICA方法比传统的Fastica方法能够获得更好的分类效果.并且通过对基因网络的研究,扩展了EFICA在生物信息学中的应用,为AD疾病的进一步研究提供新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔薇	上海海事大学信息工程学院	30	46	3.0	4.0
2	宋红胜	上海海事大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0