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复杂疾病驱使的融合SDA—SVM集成基因挖掘方法
  • ISSN号:1673-6273
  • 期刊名称:《现代生物医学进展》
  • 时间:0
  • 分类:Q811.3[生物学—生物工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨医科大学生物信息学系,哈尔滨150086, [2]哈尔滨工业大学计算机学院,哈尔滨150001, [3]首都医科大学生物医学工程学院,北京100054, [4]同济大学生命科学与技术学院,上海200092, [5]Depamnents of CardiovasCular Medicine and Molecular Cardiology, Cleveland Clinic Ftmndation leveland, ohio 44195, USA
  • 相关基金:国家自然基金(30170515,30571034和30570424); 国家863项目(2003AA2Z2051); 黑龙江科技攻关(GB03C602-4); 黑龙江自然科学基金(F0177和F2004-02); 211工程“十五”建设项目; 哈尔滨医科大学研究生创新基金
中文摘要:

提出了一种新颖的复杂疾病驱使的融合SDA-SVM(Stepwise Discriminant Analysis-Support Vector Machine,SDA-SVM)技术的集成基因挖掘方法。该集成方法融合逐步判别分析和支持向量机的优点,能够有效地进行复杂疾病相关基因的深度挖掘,使得挖掘出的基因能够较好地识别疾病类型和亚型。通过将该方法应用于一套弥散性大B细胞淋巴瘤DNA表达谱数据,并与其它基因挖掘方法对比,结果表明该方法挖掘出的基因具有较高的疾病相关性和较强的疾病类型识别能力。

英文摘要:

This paper proposes a novel ensemble approach which combines the merits of stepwise discriminant analysis and support vector machine for extracting disease relevant genes and for classifying biological types.By comparing the proposed method with other gene mining methods using a public dataset of the diffuse large b-cell lymphoma,the result demonstrates that the genes extracted by the proposed method have higher disease relevancy and also yield better classification performance.

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期刊信息
  • 《现代生物医学进展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:黑龙江省卫生厅
  • 主办单位:黑龙江省红十字医院 黑黑龙江省红十字医院 黑龙江省森林工总医院
  • 主编:申宝忠
  • 地址:哈尔滨市南岗区花园街184号403
  • 邮编:150001
  • 邮箱:biomed_54@126.com
  • 电话:0451-82583800 53658268
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-6273
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1544/R
  • 邮发代号:14-12
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:33230