انتخاب بدون نظارت ژنها در ریزآرایه های بیان ژن

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 505

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

TEDECE01_192

تاریخ نمایه سازی: 30 آبان 1394

چکیده مقاله:

در سال های اخیر، فناوری ریزآرایه دیانای امکان بررسی میزان بیان هزاران ژن را به طور هم زمان و در حداقل زمان ممکن فراهم آورده است و این امر موجب تولید حجم انبوهی از داده های بیان ژن شده است. با توجه به ابعاد بالا و تعداد نسبتاً کم نمونه ها در مجموعه های داده های بیان ژن، انتخاب ژن یکی از گلوگاه های تحلیل این داده ها به شمار می رود. در این مقاله روشی برای انتخاب بدون نظارت ژن های موثر داده های ریز آرایه ارائه شده است که برپایه بیشینه بودن وابستگی میان شباهت دو به دو نمونه ها قبل و بعد از حذف یک ژن عمل می کند. این شیوه انتخاب ژن درواقع نسخه ای بدون نظارت از روشی است که ذاتا برای داده های برچسب دار طراحی شده است. عملکرد روش پیشنهادی بر این اساس است که حذف ژن های زائد و یا ژن هایی که اطلاعات تکراریدارند تاثیر قابل توجهی بر شباهت میان دو به دو نمونه ها نخواهد داشت. نتایج آزمایشات برروی مجموعه داده های بیان ژن نشان می دهد که روش پیشنهادی در عمل کارایی مناسبی دارد.

کلیدواژه ها:

انتخاب ژن ، معیار استقلال هیلبرت- اشمیت ، میزان وابستگی

نویسندگان

سمانه لیاقت

دانشگاه شیراز، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، بخش مهندسی و علوم کامپیوتر

اقبال منصوری

دانشگاه شیراز، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، بخش مهندسی و علوم کامپیوتر

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ _ Gene Ontology, MEDINFO, pp.778-782, 2004. ...
  • _ _ _ _ IEEE Symposium on Bioinformatics and Bioengineering ...
  • K. Yang, J. Li, Z. Cai, G. Lin, _ Model-Free ...
  • IEEE Symposium on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE05), pp. 3-10, 2005. ...
  • S. Mukherjee, S. J. Roberts, "A Theoretical Analysis of Gene ...
  • _ _ _ with mary irelevad features", In Proceedings of ...
  • _ _ _ _ and Unsupervised Learning", Proc. 24th Int'l ...
  • _ _ _ Algorithm For TThe Classification Of Small and ...
  • Y. Saey, I. A. inza, P. larranaga, "A review of ...
  • W. Duch, "Feature Extraction: Foundations and Applications", ...
  • _ _ _ Selection Proble. Traditional Methods and a New ...
  • _ _ _ _ Intelligence, vol. 7, pp. 39- 55, ...
  • I. Guyon, J. Weston, S. Barhill, and V. Vapnik, "Gene ...
  • P. Mitra, C.A. Murthy and S.K. Pal, "Unsupervised Feature Selection ...
  • G. Brown, A. Pocock, M. Zhao, M. Lujan, "Conditional likelihood ...
  • J. Xu, L. Cao, J. Zhong, and Y. Feng, "Adapt ...
  • A. Gretton, O. Bousquet, A. Smola, and B. Scholkopf. "Mesuring ...
  • _ _ _ Selection via Dependence Maximization, J. Machine Learming ...
  • L. Song, J. Bedo, K. M. Borgwardt, A. Gretton, and ...
  • H. Zarkoob, "Feature selection for gene expression data based on ...
  • V. B. Canedo, S. Seth, N. S. Marono, A. A. ...
  • _ _ _ _ _ _ _ Verlag Berlin Heidelberg, ...
  • A. K. Farahat, A. Ghodsi, and M. S. Kamel, "An ...
  • _ _ _ Engineering, vol. 99, pp. 198-206, 2013. ...
  • نمایش کامل مراجع