特征基因选择相关论文
基因表达连续分析是一种相对较新的获得基因表达水平的方法。它因能使癌症自动、准确和早期诊断而被认为能对癌症的治疗有重要贡献......
对基因表达谱进行分类是生物信息学中一个重要的研究领域。基因芯片可以在一次实验中大规模并行检测成千上万个基因的表达量,对肿......
通常，特征基因选择的目标是找到紧凑的特征子集用以构造一个模式分类器，以提高分类的性能。特征基因选择不仅能为我们找到与疾病相关......
粗糙集理论是一种有效的数据分析工具，它可以处理不确定、不精确、不完备、不一致的数据。然而，经典粗糙集理论是基于严格等价关系的......
20世纪后期,信息技术的快速发展催生了一门新的学科即生物信息学,生物信息学依靠数学和人工智能与生物医学的有机结合,已经在肿瘤......
癌症又称恶性肿瘤,是一种非常复杂的疾病,在全球呈现出较高的发病率和死亡率,研究癌症的致病机理成为当前的研究热点之一。DNA甲基......
DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断.然而微阵列数据通常具有高维小样本......
针对高维小样本大噪声的基因芯片数据,提出一种基于主元分析与k-近邻距离的特征基因选择与去噪方法.首先利用主元分析法获取低维投......
针对基因芯片数据量大、样本数低和基因维数高的特点，提出了一种对基因芯片数据进行多步骤降维处理的分类方法．第一步，采用基因表达差......
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鉴定癌症表达谱的特征基因集合可以促进癌症类型分类的研究,这也可能使病人获得更好的临床诊断？虽然一些方法在基因表达谱分析上取......
基于基因表达谱的癌症判别指针对基因表达谱数据集,设计有效的分类算法,把正常样本和癌症样本分开,并找出癌症的判别基因(特征基因......
随着DNA微阵列技术的发展,DNA微阵列技术在基因诊断和辅助疾病方面的应用也越来越普遍。如今,癌症病变高发情况下,引入DNA微阵列技......
针对基因表达谱高维、小样本、高冗余和高噪声等特点,提出了一种特征基因混合选择方法.采用Relief F方法对原始基因进行排序,过滤......
机器学习主要是一种基于数据的概率统计模型,它推理和发现数据中的知识,并利用抽象出的数据模型对数据进行分析与预测。数据质量的......
从肿瘤基因表达谱中分析和挖掘出样本的分类特征,对揭示癌症产生和病变过程具有重要的生物学意义。基因表达谱数据中包含组织细胞......
互信息是属性间相关度的度量，适用于特征选择问题，同时它与具体分类器相独立，能与多种分类器结合产生很好的分类效果。然而，互信息只适......
2017年初,国家癌症中心发布中国最新癌症数据,报告显示我国癌症新发人数呈上升趋势,形势依然严峻。DNA微阵列技术可获取大量的基因......
目前,癌症是严重危害人类身体健康的一种重大疾病,因此研究癌症的致病机理成为当前的研究热点之一。随着高通量测序技术的发展,研......
特征基因选择在肿瘤识别问题中起着关键作用。通过特征基因选择,不仅能够剔除与疾病无关的基因,降低机器学习算法的时间和空间复杂......
粗糙集理论是一种可以处理不精确、不确定、不完备和不一致数据的有效的数据分析工具。近年来,粗糙集理论凭借其独特的优势开始逐......
随着生物技术与生物信息学的发展,DNA芯片实验已经成为当今最重要的一种分析基因表达的非常有效的工具,基因芯片技术的应用已日渐......
随着人类基因组计划的基本完成,生命科学的进程进入了后基因组时代,在后基因组时代,研究的重点从对单个基因的研究上升到了对整个......
