The Improvement of Accuracy of Gene Expression Data classification with Gene Ontology
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 807
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICKIS01_030
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
Gene selection is one of important research issues in analysis of gene expression data classification. Current methods try to reduce genes by means of statistical calculations and haveused semantic similarity under gene ontology. In this article a technique has been presented based on which in addition toconsidering biological relation among genes, redundant genes by means of hierarchical clustering are omitted and the accuracy of classification increases. The structure and function of this technique have also been explained. The experiments using a single real data set indicate that the proposed technique in addition to selecting fewer genes, have higher accuracy of classification (Loocv), comparing to the technique that is based on semantic similarity
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Elnaz Qofrani
Imam Reza International University Mashhad, Iran
Mehrdad Jalali
faculty member of Islamic Azad university, Mashhad branch Mashhad, Iran
Mohamad Reza Kalani
the member of informatic educational group of medical sience of mashhad Mashhad, Iran
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 :