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基于BP神经网络的肿瘤特征基因选取

Tumor Informative Genes Selection Based on BP Neural Networks

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【作者】 刘全金李颖新朱云华阮晓钢

【Author】 Liu Quanjin1,2 Li Yingxin1 Zhu Yunhua1 Ruan Xiaogang11(School of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University ofTechnology,Beijing 100022)2(Department of Physics,Anqing Teacher’s College,Anqing,Anhui 246011)

【机构】 北京工业大学电子信息与控制工程学院安庆师范学院物理系 安徽安庆246011北京100022

【摘要】 该文提出基于BP神经网络的灵敏度分析方法,并用于选取肿瘤特征基因。以结肠癌基因表达谱为例,首先定义基因对BP神经网络模型输出函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,生成一组嵌套的候选特征基因子集。然后以支持向量机为分类器,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取错分率最低的候选特征基因子集为结肠癌特征基因子集。通过实验对比,该特征基因子集的分类结果优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性。

【Abstract】 In this paper we propose an approach for tumor informative genes selection by analysis of gene sensitivity based on BP neural Networks.We analyze the gene expression profiles of colon and recursively eliminate the genes which have lower sensitivity to BP neural networks,then a set of candidate nested feature subsets are generated.Support Vector Machines are employed to classify the samples using these candidate feature subsets,and the feature subset with a minimum error was chosen as a set of colon informative genes. The results show this feature subset embody more tumor classification information than other feature subsets identified in the literatures.The method proposed in this paper is feasible and effective.

【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 ,2005年34期
  • 【分类号】R73-3
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】330
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