基于神经网络MIV值分析的肿瘤基因信息提取

摘要：

运用统计学及数据挖掘相关知识,以结肠癌基因表达图谱为研究对象,综合运用GB指数、BP神经网络、小波变换等方法对问题给出求解的过程和结果.首先采用GB综合指数对无关基因进行筛选,选择两组备用基因的交集(114个)作为信息基因,降低基因维度.其次,用基因间的强相关性剔除冗余基因,利用BP神经网络对基因进行错判数计算,选取错判率最低、基因子集中基因数量最少的基因特征组,再利用平均影响值(MIV)方法进行基因筛选,最后进行错判数计算,最终确定含有12个基因的子集为最优基因组合.第三步,将每组基因表达值看做基因信号,运用小波转换法对基因数据进行去噪,去噪后特征基因减少为8个.

关键词：基因表达谱、GB指数、MIV、BP神经网络、小波变换

所属期刊栏目：41

分类号：R73;R58

在线出版日期：2011-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：47-58