WEKA平台在肿瘤分类研究中的应用

• 作者: 李小波 汤森迪
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 肿瘤分类 基因表达谱 WEKA
• 年，卷（期）: dnzsyjsxsb_2013,（12）
• 页码范围: 7829-7831
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

采用传统的病理学诊断方法对肿瘤进行分类存在一定的局限性，基因芯片等高通量技术的问世为肿瘤研究带来了革命性的进展，在肿瘤分类中发挥了积极作用。该文以weka数据挖掘平台作为特征基因选择与样本分类模型建立的工具，解决了肿瘤分类理论性强，操作难度高的问题。该文以97名乳腺肿瘤患者的基因表达谱数据进行实验，实验结果表明，weka平台可以有效降低基因表达谱数据的维度，对肿瘤的精确诊断具有较高应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤森迪	丽水学院工学院	2	4	1.0	2.0
2	李小波	丽水学院工学院	15	28	3.0	4.0