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基于基因表达谱的数据挖掘方法研究  
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【作者】 易丽君;
【导师】 李宏;
【学位授予单位】 中南大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中南大学
【网络出版投稿时间】 2007-10-16
【关键词】 基因表达谱; 特征选取; 神经网络; 支持向量机; Gini指数;
【英文关键词】 gene expression profile; feature selection; neural networks; support vector machine; Gini index;
【中文摘要】 基于基因表达谱在分子水平上对肿瘤进行分析和研究，是当前生物信息学研究的重要课题。本文将数据挖掘技术应用在基因表达谱分类分析领域，对特征提取及肿瘤亚型识别问题进行了研究，取得如下研究成果： 提出了基于神经网络和线性回归的肿瘤亚型分类方法。针对急性白血病数据集，设计了三类信噪比指标，采用小波分析及线性回归方法提取候选特征基因，基于BP神经网络构建分类器，依据独立测试结果确定特征基因。针对该数据集提取出5个特征基因，其独立测试准确率达到91％。本文同时使用决策树方法对该特征子集测试，识别率达86％。 提出了基于GSNR指标的特征基因选取及肿瘤亚型识别方法。将数据挖掘方法Gini指数与传统指标“信噪比”(SNR)相结合，构建综合指标GSNR剔除无关基因；采用BP神经网络设计分类器；使用SM算法确定特征基因。针对急性白血病数据集，按三类肿瘤亚型分类，提取出8个特征基因，独立测试准确度达97％。实验结果表明GSNR指标具有良好的降噪能力和可伸缩性。 设计实现了基于GB指标的基因表达谱分类方法。将Gini指数与类加权Bhattacharyya距离相结...
【英文摘要】 The research on cancer based on gene expression profile has been an important research area of bioinformatics. In this paper, data mining technologies are applied to this area, concentrating on feature set selection and cancer sub-type classification, and some novel approaches are proposed. A neural network method for cancer sub-type classification with regression is proposed to categorize acute leukemia data. The original data are processed by an updated SNR index presented herein, and ...
【更新日期】 2007-11-19

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