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《安徽大学学报(自然科学版)》 2010年02期
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癌症基因表达数据的熵度量分类方法

庄振华  王年  李学俊  梁栋  王继  
【摘要】:基因芯片技术的出现和发展为生物医学领域带来了深远影响,运用分类方法研究其产生的海量数据对癌症的分类及治疗有重要意义.该文提出一种利用熵度量作为指标进行癌症基因表达数据特征提取的方法.首先对基因表达数据进行筛选并计算各个基因的熵,然后提取出熵最大的若干基因作为特征基因,并用支持向量机进行分类.对前列腺癌基因表达数据的留一法以及分组法实验都证明了该方法的有效性.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 宇缨;;支持向量机及其在自然语言处理中的应用[J];东莞理工学院学报;2007年01期
2 李伟红;龚卫国;陈伟民;梁毅雄;尹克重;;基于SVM RFE的人脸特征选择方法[J];光电工程;2006年05期
3 张军英,Y.J.Wang,J.Khan,R.Clarke;基于类别空间的基因选择[J];中国科学E辑;2003年12期
4 李颖新,阮晓钢;基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取[J];计算机研究与发展;2005年10期
5 夏国恩;曾绍华;金炜东;;支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用[J];计算机应用研究;2006年10期
6 孙跃鹏,刘民,吴澄;面向色织生产过程的整经轴数智能预测算法[J];控制工程;2005年06期
7 刘沭华,张学工,孙素琴;中药材产地的近红外光谱自动鉴别和特征谱段选择[J];科学通报;2005年04期
8 姚凯丰,陆文凯,丁文龙,张善文,肖焕钦,李衍达;一种基于SVM特征选择的油气预测方法[J];天然气工业;2004年07期
9 马尽文,邓明华;第五讲 生物医学信息处理——DNA微阵列数据在医学中的应用[J];物理;2005年05期
10 邓赵红,王士同,胡德文;适于癌基因表达数据集的新特征提取标准NFEC及其分类新算法研究[J];生物信息学;2004年02期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 WANG Juan~1 Gong Xue-jing~1 CI Lin-lin~2 YAO Kang-ze~3 Information and Science Technology Academy,Beijing Institute of Technology,Beijing,100081,China;2,3.Information and High Technology Institute,Beijing,100085,China;Method for Feature Selection in SAR ATR Systems[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 6)[C];2005年
2 任伟;闫桂英;;利用聚类算法来研究基因选择问题[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
3 姚凯丰;陆文凯;张善文;肖焕钦;李衍达;;基于特征扩展和特征选择的油气预测方法[A];CPS/SEG2004国际地球物理会议论文集[C];2004年
4 Yao Kaifeng, Lu Wenkai State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Dept. of Automation, Tsinghua Vniversity , Beijing, China Zhang Shanwen, Xiao Huanqin Shengli Oil field Limited Company, Dongying, Shandong Province, China Li Yanda State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Dept. of Automation, Tsinghua University, Beijing , China;Hydrocarbon reservoir prediction using a feature expansion and feature selection method[A];Expanded Abstracts CPS/SEG 2004 International Geophysical Conference (Volume Ⅱ)[C];2004年
5 陈益定;郑树;余捷凯;;血清蛋白质指纹图谱在大肠癌早期诊断中的应用[A];第三届中国肿瘤学术大会教育论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡从中;支持向量机及其在生物材料功能研究中的应用[D];重庆大学;2003年
2 彭司华;计算智能在生物信息学中的应用研究[D];浙江大学;2004年
3 刘志刚;支撑向量机在光谱遥感影像分类中的若干问题研究[D];武汉大学;2004年
4 胡跃;蛋白质指纹图谱和生物信息学在乳腺癌中的研究[D];浙江大学;2005年
5 李云;特征选择算法及其在基于内容图像检索中的应用研究[D];重庆大学;2005年
6 郑春红;支撑矢量机应用的关键技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
7 郑胜;映射二乘向量机及其在天文导航中的应用[D];华中科技大学;2005年
8 郑恩辉;基于支持向量机的代价敏感数据挖掘研究与应用[D];浙江大学;2006年
9 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
10 郑春厚;独立分量分析算法及其应用研究[D];中国科学技术大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘申岭;基于SVM的基因选择[D];西安电子科技大学;2004年
2 杨小涛;支持向量机算法研究及在基因表达数据分析中的应用[D];华中科技大学;2004年
3 沈小乔;基因表达数据分类算法及其应用研究[D];湖南大学;2005年
4 詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
5 郑一华;基于支持向量机的水质评价和预测研究[D];河海大学;2006年
6 王冰;SVM在肾结石分类和计算热力学参数中的应用[D];兰州大学;2006年
7 张楠;一个概念聚合和文档资源分类的计算模型[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
8 李侨;基于基因表达谱的基因挖掘算法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
9 姚微佳;生物信息学方法和生物基因芯片进行癌症诊断方面的研究[D];同济大学;2006年
10 张华军;支持向量机在FSK解码中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 李颖新,阮晓钢;基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取[J];计算机研究与发展;2005年10期
2 李颖新,朱云华,阮晓钢;基于支持向量机的肿瘤亚型识别[J];计算机工程与应用;2004年17期
3 李颖新,阮晓钢;基于基因表达谱的肿瘤亚型识别与分类特征基因选取研究[J];电子学报;2005年04期
4 苗启广,王宝树;基于非负矩阵分解的多聚焦图像融合研究[J];光学学报;2005年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 张秋水;支持向量机在基因表达数据中的研究[D];厦门大学;2007年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 任亚莉;;基于小波包熵的运动意识任务分类研究[J];生物物理学报;2008年03期
2 高虹;鲍旭东;张建富;;基于Sugeno型模糊神经网络的外周血白细胞自动分类研究[J];生物医学工程研究;2005年04期
3 李丽,李霞,郭政,汪强虎,王海芸;两种过滤特征基因选择算法的有效性研究[J];生命科学研究;2003年04期
4 强波;王正志;倪青山;;结合GO体系信息与芯片数据构建肿瘤特征基因网络[J];生物医学工程研究;2009年04期
5 任亚莉;张爱华;郝晓弘;;基于频带能量和小波包熵的运动意识任务分类研究[J];中国康复理论与实践;2008年02期
6 单连峰;张惠丹;周宝森;;混合法用于基因芯片数据的分类分析[J];中国医科大学学报;2009年07期
7 邹晶;高磊;李晋;戴静珠;李霞;;针对不同特征基因挖掘方法的特征基因功能一致性分析[J];中国生物医学工程学报;2010年02期
8 丁岩;柴振明;陈传涓;;用Fisher法对疟原虫血涂片细胞的自动分类研究[J];北京生物医学工程;1988年02期
9 吴小培,叶中付;基于脑电四阶累积量的运动意识分类研究[J];生物物理学报;2005年05期
10 陈香;杨基海;李强;何为;尹少华;;基于节律同化效应的思维脑电信号分类研究[J];中国生物医学工程学报;2006年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 卢新国;基于DNA微阵列基因表达谱数据的癌症检测研究[D];湖南大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 孟范静;基因微阵列数据的特征提取和特征优化在癌症诊断中的应用[D];山东轻工业学院;2008年
2 高虹;基于神经网络方法的血液白细胞图像自动分类研究[D];东南大学;2006年
3 丁立军;几何学习在病毒分类与肿瘤分型中的应用[D];浙江工业大学;2007年
4 冯俊;基于特征提取与神经网络的心电图分类研究[D];四川师范大学;2005年
5 范增飞;基于频域特征的心电图分类研究[D];天津大学;2006年
6 张昕;基于SVM方法的医学图像分类研究[D];浙江大学;2006年
7 王冰;SVM在肾结石分类和计算热力学参数中的应用[D];兰州大学;2006年
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