| 基于多目标EDA的特征基因选择* |
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| 引用本文： | 叶奇明,罗 飞,刘 娟. 基于多目标EDA的特征基因选择*[J]. 计算机应用研究, 2009, 26(8): 2891-2894. DOI: 10.3969/j.jssn.1001-3695.2009.08.026 |
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| 作者姓名： | 叶奇明 罗 飞 刘 娟 |
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| 作者单位： | 1. 茂名学院,理学院,广东茂名,525000;武汉大学,计算机学院,武汉430079
2. 武汉大学,计算机学院,武汉430079 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60773010） |
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| 摘 要： | 基因（特征）数远大于条件（样本）数，基因表达数据中往往存在大量噪声，并且生物学或医学工作者期 望能从大量的基因中挑选出与疾病诊断有关的标志基因，因此，应用基因表达数据进行疾病分类预测的关键环 节是基因选择。目前常用的方法有过滤法和缠绕法。结合过滤法和缠绕法的优点，提出基因选择的多目标分布 估计算法（MOEDA）。首先通过打分函数确定MOEDA的候选基因集合，在确定候选基因后，MOEDA通过对 KNN分类器的多个性能指标及基因数目等多个目标进行优化，从候选基因中选取综合区分能力最强的特征基 因子集
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| 关 键 词： | 分类预测 基因选择 多目标演化 |
Gene selection with MOEDA |
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| YE Qi-ming,LUO Fei,LIU Juan. Gene selection with MOEDA[J]. Application Research of Computers, 2009, 26(8): 2891-2894. DOI: 10.3969/j.jssn.1001-3695.2009.08.026 |
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| Authors: | YE Qi-ming LUO Fei LIU Juan |
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| Affiliation: | 1.School of Science;Maoming University;Maoming Guangdong 525000;China;2.School of Computer;Wuhan University;Wuhan 430079;China |
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| Abstract: | The number of genes is usually much more than that of patient samples.Meanwhile,influenced by systematical error,technique limitation and so on,much noise exists in the gene expression data.Moreover,in the view of biological scholars,they want to find a small group of biomarker genes from the raw dataset,which could help them find the relationship between genes and cancers.Therefore,it is necessary to select optimal genes from the raw dataset in the prognosis and diagnosis of cancers.This paper integrated a... |
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| Keywords: | classification gene selection multi-objective estimation of distribution algorithm( MOEDA) |
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