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题名基于基因表达谱的小圆蓝细胞瘤亚型识别
被引量：1
- 1
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作者
朱云华
李颖新
阮晓钢
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第11期131-134,共4页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目 (6 0 2 3 40 2 0 )
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文摘
基于基因表达谱提出了一种依据类加权Bhattacharyya距离提取特征基因并使用人工神经网络(ANN)进行肿瘤亚型识别的方法。分析了儿童小圆蓝细胞瘤(SRBCTs)的基因表达数据后,在训练样本集上计算出各个基因的类加权Bhattacharyya距离,并据此选择特征基因构造若干ANN模型,利用独立测试集验证其分类能力,且依据分类错误率最小的原则确定了含40个基因的特征基因组合。基于该特征基因组合的ANN模型不仅正确地识别了所有的患病样本的亚型,还能鉴别非患病样本。
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关键词
人工神经网络
基因表达谱
小圆蓝细胞瘤
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Keywords
artificial neural network
gene expression profiles
SRBCTs
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名小圆蓝细胞瘤预测模型研究
- 2
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作者
阮晓钢
李鹏
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机构
北京工业大学 电子信息与控制工程学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期16-20,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60234020).
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文摘
为研究肿瘤与基因之间的关系,分析了小圆蓝细胞瘤基因表达数据,建立了分类和预测小圆蓝细胞瘤4 个亚型的多模预测模型.针对小圆蓝细胞瘤的4个亚型,该预测模型创建了4个基于神经网络的分类器,并编 码4个分类器的分类结果,获得每个数据样本的最终预测结果.研究表明,将复杂的多类分类问题分解为多个2 类分类问题是解决多类分类问题的有效方法,基于该方法建立的多模预测模型能够学习基因表达数据中蕴含的 知识,并利用获得的知识准确地分类和预测全部83个数据样本.
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关键词
小圆蓝细胞瘤
多模预测模型
基因表达
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Keywords
the small round blue cell tumor
multi-models prediction model(MMPM)
gene expression
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分类号
Q78
[生物学—分子生物学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于基因表达谱的SRBCT分类研究
被引量：3
- 3
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作者
朱云华
李颖新
阮晓钢
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第1期221-223,共3页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(编号:60234020)
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文摘
肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要的意义。文章提出了一种多类肿瘤分类和特征基因选取的策略。该方法以儿童SRBCT(小圆蓝细胞瘤)的基因表达谱为例,计算基因的类加权Bhattacharyya距离,并据此选取特征基因,然后利用这些基因的表达数据建立了基于支持向量机的多模预测模型并对SRBCT的4种亚型进行了识别。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。
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关键词
小圆蓝细胞瘤
支持向量机
基因表达谱
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Keywords
support vector machines,SRBCT,gene expression profiles
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
Q617
[生物学—生物物理学]
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