肿瘤基因表达谱

作品数：25被引量：89H指数：4
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相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
相关作者：阮晓钢李建更黄经纬杨国亮王金莲更多>>
相关机构：北京工业大学安徽大学江西理工大学福建师范大学更多>>
相关期刊：《杭州师范大学学报（自然科学版）》《福州大学学报（自然科学版）》《生命的化学》《计算机时代》更多>>
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基于代价敏感机器学习的肿瘤分类预测研究
《电脑知识与技术》2024年第31期8-11,共4页熊月玲 唐晓磊 
国家自然科学基金项(项目编号:81601806);安徽省高等学校科研项目(项目编号:2023AH051748);芜湖市卫健委科研项目(项目编号:WHWJ2023y012);皖南医学院中青年科学基金项目(项目编号:WK2022F43)。
为了提高肿瘤分类的精准度,识别信息基因,构建机器学习模型对肿瘤基因表达数据进行分析。该研究从Kent Ridge数据库下载了五组肿瘤基因表达谱数据,利用优化的代价敏感信息增益(CSIG)算法快速过滤无关和冗余基因,筛选出误分类损失较小的...
关键词：肿瘤基因表达谱 信息基因 肿瘤分类 代价敏感学习 机器学习 
基于样本扩充和特征融合自动编码机的肿瘤基因表达数据分类
《自动化应用》2021年第10期15-17,22,共4页黄经纬 
江西省教育厅科技项目(GJJ180484)。
针对肿瘤基因数据的样本小、维度高特点,为解决小样本对分类准确率的影响,提出对样本进行扩充的方法;结合特征获取的方式不同,将主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和非负矩阵(NMF)特征进行组合,再通过鲁棒性更强的堆栈自动编码器(SD...
关键词：样本扩充 特征融合 肿瘤基因表达谱 分类数据 
基于改进非负矩阵分解的肿瘤基因表达谱特征提取被引量：2
《计算机应用与软件》2017年第8期251-256,共6页黄经纬 杨国亮 王艳芳 胡政伟 
国家自然科学基金项目(51365017;61305019);江西省教育厅科技计划项目(GJJ150680)
针对肿瘤基因表达谱的特点,提出基于低秩图正则非负矩阵分解(LGNMF)的特征提取方法,解决了NMF算法中缺少数据的全局信息,提升特征提取的有效性。该算法在NMF算法的基础上引入低秩图约束,提高了对数据局部和全局结构的描述,使得经过特征...
关键词：低秩图 特征空间 肿瘤基因表达谱 特征提取 
基于加权极限学习机的肿瘤基因表达谱数据分类被引量：4
《东北大学学报（自然科学版）》2017年第6期798-803,共6页姜琳颖 余东海 石鑫 
国家自然科学基金资助项目(61272176)
基因表达谱数据一般来源于临床试验,而在临床试验中,试验样本的类分布情况是不确定的,这就使得表达谱数据往往具有比较明显的不平衡性.采用加权极限学习机来对不平衡基因表达谱数据进行分类,为了减少因为不平衡数据引起的分类误差,一个...
关键词：基因 表达谱数据 加权极限学习机 不平衡性 肿瘤分类 
基于矩阵填充的肿瘤基因表达谱数据缺失点估计被引量：3
《科学技术与工程》2017年第7期63-68,89,共7页黄经纬 杨国亮 胡政伟 王艳芳 
国家自然科学基金(51365017;61305019);江西省教育厅科技计划(GJJ150680)资助
为解决肿瘤基因表达谱数据后续研究需要完整数据矩阵的问题,针对包含缺失点的数据集。提出基于矩阵填充(matrix completion)与模糊C均值(fuzzy c-means algorithm,FCM)相结合的缺失点估计方法(FCM_MC)。该方法充分利用肿瘤基因表达谱数...
关键词：矩阵填充 模糊C均值 低秩 基因语义 缺失值估计 
基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法被引量：13
《数据采集与处理》2015年第5期973-981,共9页徐久成 李涛 孙林 李玉惠 
国家自然科学基金(61370169;61402153;60873104)资助项目;河南省科技攻关重点(142102210056)资助项目;新乡市重点科技攻关计划(ZG13004)资助项目
鉴于传统基因选择方法会选出大量冗余基因从而导致样本预测准确率较低,提出了一种基于信噪比与邻域粗糙集的特征基因选择方法(Signal noise ration and the neighborhood rough set,SNRS)。首先采用信噪比指标获得分类能力较强的预选特...
关键词：肿瘤基因表达谱 信噪比 邻域粗糙集 特征选择 
基于熵信息处理和PCA的肿瘤基因表达谱分类识别
《生物学杂志》2014年第6期15-18,共4页汪沁紫 王年 宋豪 鲍文霞 
国家自然科学基金(60772121);安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF93);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助(KJTD007A);安徽大学2013年大学生科研训练计划(KYX12013032)
通过对基因表达谱数据的分析从而促进肿瘤诊断与治疗技术的发展,其研究正成为生物医学领域的一个热点。因此,提出了一种熵信息处理和主成分分析(principal component analysis,PCA)相结合的方法。首先运用熵信息对超高维基因表达谱数据...
关键词：肿瘤 基因表达谱 熵信息 主成分分析 
基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型被引量：1
《福州大学学报（自然科学版）》2014年第4期639-645,共7页潘江山 陈晓云 董红玉 
福建省自然科学基金资助项目(2014J01009);福建省新世纪优秀人才项目(XSJRC2007-11)
针对NCA算法对初始值敏感的不足,提出一种改进的NCA算法(INCA).INCA对肿瘤基因表达谱进行奇异值分解,将标准化后的右奇异矩阵作为初始值,提取肿瘤基因表达谱中的分类信息.在4个标准肿瘤基因表达谱数据集上进行实验,以INCA作为特征提取方...
关键词：肿瘤基因表达谱 奇异值分解 分类 
基于PCA和LDA方法的肿瘤基因表达谱数据分类被引量：2
《北京生物医学工程》2014年第1期47-51,共5页李志文 蔡先发 韦佳 周怡 
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金(2009ZM0189)资助
目的基因芯片技术对医学临床诊断、治疗、药物开发和筛选等技术的发展具有革命性的影响。针对高维医学数据降维困难及基因表达谱样本数据少、维度高、噪声大的特点,维数约减十分必要。基于主成分分析(principal component analysis,PCA...
关键词：主成分分析 线性判别分析 基因表达数据分类 维数约减 
K-split Lasso:有效的肿瘤特征基因选择方法被引量：12
《计算机科学与探索》2012年第12期1136-1143,共8页张靖 胡学钢 张玉红 施万锋 
国家自然科学基金 No. 60975034;安徽省自然科学基金 No. 1208085QF122;中央高校基本科研业务费专项资金 Nos. 2011HGBZ1329;2011HGQC1013~~
随着DNA微阵列技术的出现,大量关于不同肿瘤的基因表达谱数据集被发布到网络上,从而使得对肿瘤特征基因选择和亚型分类的研究成为生物信息学领域的热点。基于Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法提出了K-split ...
关键词：肿瘤基因表达谱 Lasso 特征选择 支持向量机 
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