肿瘤识别过程中特征基因的选取

摘要：

基于肿瘤基因表达数据,运用信息科学的方法和技术建立肿瘤的预测分类模型,对肿瘤的识别具有重要意义.在建立模型的过程中,如何能够有效地排除噪声基因进而挑选出分类特征基因对肿瘤预测的准确性有很大的影响.针对该类问题,提出了一种新的特征基因选取方法-CLUSTER_S2N法.该方法采取了"信噪比"指标与聚类相结合的方法来挑选特征基因,并分别以前列腺癌和急性白血病的基因表达谱为例,用支持向量机作为分类器进行了肿瘤的分类预测实验.实验结果表明该方法的可行性.

关键词：特征基因、肿瘤分类、基因表达谱

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60234020

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：373-375,379