严志

作品数：2被引量：5H指数：2
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供职机构：北京大学肿瘤医院更多>>
发文主题：机器学习方法基因表达谱胃癌基因选择基因分析更多>>
发文领域：医药卫生生物学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《中国生物医学工程学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于双基因分析的结肠癌标志基因选择被引量：2
《中国生物医学工程学报》2009年第5期691-695,共5页李建更 高志坤 严志 阮晓钢 
国家自然科学基金重点项目(60774077);北京市教育委员会发展计划资助项目
针对结肠癌标志基因选择问题,引入一种最高得分对(TSP)方法,处理一组包含40个肿瘤和22个正常样本的结肠癌微阵列数据,得到标志基因对(VIP,DARS)并构建双基因分类器。结果显示,该分类器对62例样本的分类准确率可达93.55%。进一步,利用荧...
关键词：标志基因 结肠癌 双基因分类器 荧光实时定量PCR(Q-RT-PCR) 
基于机器学习方法的胃癌分型标志基因提取被引量：3
《中国生物医学工程学报》2009年第4期554-560,共7页李建更 李萍 严志 李君 阮晓钢 
国家自然科学基金资助项目(60234020)
基于机器学习方法寻找和发现新的胃癌亚型分类的相关基因,可以为探讨胃癌发生的分子机制及其基因水平的诊断和治疗提供标志和依据。试验选用33例中国人的胃癌Oligo基因芯片数据,数据包括13例弥漫型胃癌样本2、0例肠型胃癌样本,基因向量...
关键词：胃癌 基因表达谱 标志基因 特征选择 
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