【作者】 李鹏； 阮晓钢；

【Author】 Li Peng Ruan Xiaogang (Beijing University of Technology, Beijing, 100022)

【机构】 北京工业大学；

【摘要】 本文应用人工神经网络建立数学模型,分析多骨髓瘤基因表达数据,诊断多骨髓瘤疾病。使用统计学方法-相关分析法,从原始数据集的7129个基因中辨识出50个重要基因,并将这些重要基因的表达数据作用于人工神经网络,分类患病样本和正常样本、预测新样本。研究表明,人工神经网络模型能够学习基因调控的复杂规则,使用从基因表达数据中获取的知识能够准确的分类和预测样本。更多还原

【Abstract】 This paper uses Artificial Neural Networks to analyze multiple myeloma gene expression data and to diagnose multiple myeloma. Fifty key genes from 7129 genes of original dataset are identified by using statistical method-correlation analysis. Artificial Neural Networks apply 50 genes expression data to classify patient samples and normal samples and to predict new cases. Our research indicates that Artificial Neural Networks can learn complex rules involved in gene regulation and that the knowledge extracted from gene expression data can be used to classify and predict samples.更多还原