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基于小波包-FastICA在阿尔茨海默症中的应用及其生物学分析
基于小波包-FastICA在阿尔茨海默症中的应用及其生物学分析
作者:
孔薇
宫晓娜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
阿尔茨海默病
小波包变换
SAM
FastICA
特异性基因
基因富集性分析
摘要:
阿尔茨海默症(Alzheimer’s disease,AD)基因表达谱数据具有高维性、高噪声、高冗余性等特点,使得AD特异性基因的搜索空间巨大,搜索算法时间长,降低了算法的挖掘性能及其生物学分析。因此对其基因表达谱数据进行去噪和降维预处理是十分必要的。文中首先利用小波包变换-SAM方法对数据进行降维去噪,实验结果证明了小波包方法能较好地提取基因表达谱有用信息;然后应用快速独立成分分析(FastICA)算法对预处理后的数据进行矩阵分解分析,并根据独立分量选取特异性基因。在此基础上的样本分类实验表明,FastICA提取的特异性基因具有较高的显著性,能够提高样本的分类结果。同时,通过所提取特异性基因的富集性分析,文中给出了这些基因在阿尔茨海默症数据集中聚类情况及其基因表达情况,为AD的生物学及医学病理分析提供有利的依据。
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文献信息
篇名
基于小波包-FastICA在阿尔茨海默症中的应用及其生物学分析
来源期刊
电子设计工程
学科
工学
关键词
阿尔茨海默病
小波包变换
SAM
FastICA
特异性基因
基因富集性分析
年,卷(期)
2012,(14)
所属期刊栏目
计算机技术与应用
研究方向
页码范围
14-17
页数
4页
分类号
TP391.9
字数
2849字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-6236.2012.14.007
五维指标
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
宫晓娜
上海海事大学信息工程学院
1
2
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
(8)
节点文献
引证文献
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同被引文献
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2015(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
阿尔茨海默病
小波包变换
SAM
FastICA
特异性基因
基因富集性分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子设计工程
主办单位:
西安三才科技实业有限公司
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-6236
CN:
61-1477/TN
开本:
大16开
出版地:
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
邮发代号:
52-142
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
14564
总下载数(次)
54
总被引数(次)
54366
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