基于信息准则的基因选取方法及其在肿瘤诊断中的应用

基于信息准则的基因选取方法及其在肿瘤诊断中的应用
葛菲;马尽文
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2005(021)003
【摘要】大规模基因表达谱为肿瘤诊断提供了更为可靠和细致的生物数据,但相关基因的选取是对这些数据进行分析的关键.本文从Kullback-Leiber判别信息的角度对于肿瘤相关基因的选取进行了研究.根据肿瘤相关基因和无关基因的表达水平值分布的特性,我们提出了一种基于信息准则的基因选取方法.进一步,我们将这种方法应用到肿瘤诊断上,并根据支持向量机(SVM)对相关基因表达谱数据进行训练建立肿瘤诊断模型.实验结果表明这种方法是有效的,依此所建立的诊断模型可使得在结肠癌数据集和白血病数据集上的诊断(预测)正确率分别高达94.4%和100%.【总页数】4页(P312-315)
【作者】葛菲;马尽文
【作者单位】北京大学数学科学学院信息科学系,北京,100871;北京大学数学科学学院信息科学系,北京,100871
【正文语种】中文
【中图分类】Q78
【相关文献】
1.一种基于互信息的模糊粗糙分类特征基因快速选取方法 [J], 徐菲菲;魏莱;杜海洲;王文欢
2.基因芯片技术在抗肿瘤药物研究和肿瘤诊断中的应用 [J], 曹明楠;崔俊;李卫东
3.免疫球蛋白和T细胞受体基因重排的检测在淋巴造血系统肿瘤诊断中的应用 [J], 武超;翟志敏
4.JAK2V617F基因突变在骨髓增殖性肿瘤诊断中的应用 [J], 贾晓阳;王光平
5.基因类肿瘤标志物在肿瘤诊断及疗效观察中的应用 [J], 吴华军;王宇军;李莉
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。