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基于支持向量机的肿瘤亚型识别

Tumor Subtype Recognition Based on Support Vector Machine

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【作者】 李颖新朱云华阮晓钢

【Author】 Li Yingxin Zhu Yunhua Ruan Xiaogang(School of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing100022)

【机构】 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100022北京100022北京100022

【摘要】 肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义。该文依据肿瘤的基因表达谱,研究了利用支持向量机进行肿瘤亚型识别的方法。该方法以基因蕴含的样本分类信息量为依据首先排除噪声基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤亚型的识别。文章以急性白血病的基因表达谱数据为例,进行亚型识别并同已有的研究成果进行了对比。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。

【Abstract】 Accurate prediction of different tumor subtypes has great value in providing better treatment.A method based on support vector machine is proposed using gene expression profiles.The ’noisy-genes’ which do not contribute to clas-sification is firstly removed in term of a measure defined in the paper,and then based on the expression values of in-formative genes,a support vector machine is used as the classifier to classify different tumor subtypes.This process has been applied to the human acute leukemia dataset as a test case.The effectiveness and feasibility of the method is proved by the results that all the samples can be correctly classified without any error.

【基金】 国家自然科学基金重点资助项目(编号:60234020)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年17期
  • 【分类号】TP391.4
  • 【被引频次】18
  • 【下载频次】223
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