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基于基因表达谱的肿瘤预测模型研究
引用本文:李辉,王金莲.基于基因表达谱的肿瘤预测模型研究[J].电子学报,2008,36(5):989-992.
作者姓名:李辉  王金莲
作者单位:1. 北京工业大学计算机学院,北京,100124
2. 北京工业大学电控学院,北京,100124
摘    要: 本文从肿瘤基因表达谱分析入手,研究并选取胃癌相关标志基因集合,以此集合为基础抽取甄别肿瘤与正常组织的基因分类规则集,进而建立起肿瘤预测模型.首先,以支持向量机为分类器用特征基因集合的样本识别率为适应度函数,采用遗传算法对特征基因进行筛选.然后用决策树抽取特征基因的规则集,结合肿瘤分子生物学文献和生物实验建立肿瘤预测模型.最后通过对胃癌基因表达谱数据的分析,建立了胃癌预测模型,结果表明该模型对胃癌分子生物学实验和临床诊断具有一定的指导意义和参考价值.

关 键 词:胃癌  遗传算法  决策树  支持向量机
文章编号:0372-2112(2008)05-0989-04
收稿时间:2007-05-08
修稿时间:2007年5月8日

Study of Tumor Molecular Prediction Model Based on Gene Expression Profiles
LI Hui,WANG Jin-lian.Study of Tumor Molecular Prediction Model Based on Gene Expression Profiles[J].Acta Electronica Sinica,2008,36(5):989-992.
Authors:LI Hui  WANG Jin-lian
Affiliation:LI Hui1,WANG Jin-lian2(1.College of Computer Science , Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China,2.College of Electronic Information , Control Engineering,China)
Abstract:Gene expression profiles of gastric cancer and counterpart normal tissues were analyzed with bioinformatics and machine learning methods to address the problem of discovery of biomarker genes and model of the tumor molecular diagnosis.Firstly,a support vector machine(SVM) was employed to find the feature gene subset with best classification performance for distinguishing cancerous tissues and the counterparts.And then,using genetic algorithm filter feature genes based on the classification rate of SVM.The d...
Keywords:gastric cancer  genetic algorithm  decision tree  support vector machine  
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