基于肿瘤基因表达数据的简单有效的基因选择算法(英文)

• 作 者: 许文龙 王立荣 张相华 冯焕清
• 机 构: 中国科学技术大学电子科学与技术系,
• 出 处: 中国科学技术大学学报
• 发表日期: 2009年08期
• 关键词: 基因表达数据 选择算法 基因选择 过滤方法 支持向量机 数据集 信号通路 肿瘤相关基因 classifier 特征基因

结合了基因表达数据类内和类间表达差异的信息,提出一种新的基因选择算法,利用它选择出来的特征基因表达作为支持向量机的输入特征向量,对四个常用数据集进行分类,结果表明,该方法可以显著提高分类精度,同时通过对选取出来的特征基因在相关信号通路上的分析,表明该方法能够得到更多的肿瘤相关基因,具有很强的鲁棒性和很高的精确度.

Based on the information of intra and inter-class expression differences of gene expression data, a new gene selection algorithm is proposed, which uses the selected gene expression as the input feature vector of support vector machine to classify four commonly used data sets, The results show that this method can significantly improve the classification accuracy. At the same time, by analyzing the relevant signal pathways of the selected characteristic genes, the method shows that the method can obtain more tumor-related genes, has strong robustness and high Accuracy.