【摘 要】
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针对结肠癌标志基因选择问题,引入一种最高得分对（TSP）方法,处理一组包含40个肿瘤和22个正常样本的结肠癌微阵列数据,得到标志基因对（VIP,DARS）并构建双基因分类器。结果显示,该
【机 构】
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北京工业大学人工智能与机器人研究所北京100124,北京肿瘤分子生物学实验室
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针对结肠癌标志基因选择问题,引入一种最高得分对（TSP）方法,处理一组包含40个肿瘤和22个正常样本的结肠癌微阵列数据,得到标志基因对（VIP,DARS）并构建双基因分类器。结果显示,该分类器对62例样本的分类准确率可达93.55%。进一步,利用荧光实时定量PCR在10个独立样本上检验所选基因对的分类效果,正确率为100%,表明该方法能有效地选择结肠癌标志基因,对临床诊断有积极的意义。
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