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卵巢癌化疗反应敏感基因辨识研究  
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【英文题名】 A Study on Identifying Gene Markers for Ovarian Carcinoma Chemotherapy Prediction
【作者】 王清;
【导师】 厉力华; 韩斌;
【学位授予单位】 杭州电子科技大学;
【学科专业名称】 模式识别与智能系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 杭州电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2011-08-12
【关键词】 卵巢癌化疗疗效; 有监督奇异值分解; 随机森林; 微阵列;
【英文关键词】 ovarian cancer chemotherapy; SSVD; Random Forest; microarray;
【中文摘要】 化疗作为卵巢癌主要诊疗手段之一,费用昂贵,副作用大,并且患者化疗反应的个体差异很大,因此迫切需要一种能有效辨别化疗反应的方法。微阵列技术的发展为人类从基因的角度,全面研究和分析化疗疗效相关基因提供了条件。 在这一背景下,论文以卵巢癌化疗反应基因芯片数据分析为主题,围绕基因表达数据的预处理、特征基因提取两个方面的问题进行了深入分析和研究,其主要内容和创新之处包括: (1)提出了辨识基于非生物因素影响的基因芯片数据的预处理方法。不同实验平台芯片技术上的差异会导致基因表达谱数据内部本质上的差别。针对这种基因芯片的实验室效应问题,论文提出一种基于图形的方法把一些非生物因素对基因表达的影响直观地显示出来,和基于统计学方法定量地分析非生物因素对基因表达的影响,再通过数据的预处理方法去除这些非生物因素的影响,最后检验预处理后的微阵列数据是否已去除这些非生物因素。由实验结果可得,批次的不同对基因的差异表达较为明显;实验室条件对基因的差异表达水平也有一定的影响。通过行均值归一化的方法,预处理后的基因芯片数据,不同批次、不同实验室条件这些非生物因素的噪声已几乎消除。 (2)基于卵巢癌化疗反应相关性的...
【英文摘要】 Ovarian cancer is a common and the most lethal type of gynecological cancer. Primary debulking surgery followed by chemotherapy is currently the standard of care for patients with advanced ovarian cancer. However, patients have differential responses to chemotherapy, predicting the prognosis of chemotherapy therefore become paramount important. Recent advances inthe use of DNA microarrays, which allow global assessment of gene expression in a single sample, have shown that expression profiles can provide mo...
【更新日期】 2011-09-06

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