多步骤决策树方法在基因表达数据上的应用研究  

作　　者：马李冰 侯艳[1] 李贞子[1] 李康[1] 

机构地区：[1]哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,150081

出　　处：《中国卫生统计》2017年第1期135-138,共4页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家自然科学基金资助(81302511;81473072);黑龙江省博士后资助经费(LBH-Z14174)

摘　　要：基因芯片技术得到的基因表达谱数据具有维数高、噪声大、样本量小、非线性等特点,如何从高维数据中提取含在其中的生物学信息,是医学和生物学研究中面临的一个重大挑战。基因表达数据分析的重要任务是筛选差异表达基因及对基因或样品进行分类,通过比较正常和疾病状态下基因表达的差异,研究疾病的发病机制、早期诊断和治疗方法。

关 键 词：基因表达数据 决策树方法 高维数据 主成分分析 变量聚类 基因芯片技术 生物学信息 随机森林 差异表达 信息增益 

分 类 号：Q811.4[生物学—生物工程]