集成SDA-GO-SVM基因挖掘方法  

An Enseble Gene Mining Method by combining Stepwise Discriminant Analysis,Gene Ontology and Support Vector Machine

作　　者：杨德印[1] 

机构地区：[1]苏州大学,江苏苏州215123

出　　处：《电脑与电信》2010年第2期67-69,共3页Computer & Telecommunication

摘　　要：在计算学基因挖掘方法的基础上引入基因本体论GO,从而提出一种融合GO的集成基因挖掘方法,即集成SDA-GO-SVM基因挖掘方法。通过两套基因芯片表达谱数据实验并和其它方法对比,该方法能挖掘出更优的特征基因。This paper proposes an ensemble-based gene mining method by incorporating GO （Gene Ontology）, namely an enseble gene mining method conbining SDA （Stepwise Discriminant Analysis）, GO and SVM （Support Vector Machine）. By validating the method on two public microarray datasets and by comparing with other gene mining methods, the results demonstrate that our method can mine better feature genes.

关 键 词：Gene ONTOLOGY 集成决策 基因挖掘 

分 类 号：Q811.4[生物学—生物工程] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]