روش ترکیبی انتخاب ژن برای دسته بندی ریزآرایه داده بیان ژن

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 605

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICTCK02_076

تاریخ نمایه سازی: 8 آبان 1395

چکیده مقاله:

مطالعات اخیر نشان میدهد، ریزآرایه داده بیان ژن برای دسته بندی تعداد زیادی از بیماری ها مفید می باشد. چالشاصلی در دسته بندی مساله مورد نظر، این است که عدم تقارن شدید در تعداد ژنها و نمونه ها وجود دارد. انتخابمجموعه کوچکی از ژن هایی که دارای بار اطلاعاتی هستند موجب بهبود دقت دسته بندی می شود. متدهای اخیر بااستفاده از محاسبات آماری و آنتولوژی ژن سعی دارند تعداد ژنها را کاهش دهند. در این مقاله روشی ارائه گردیدهاست که علاوه بر در نظر گرفتن ارتباط زیستی میان ژنها، ژن های افزونه را با استفاده از خوشه بندی سلسله مراتبیحذف میکند و موجب بهبود دقت دسته بندی می گردد. ساختار و عملکرد این روش به صورت جزئی در متن مقاله مطرحشده است. آزمایش ها با استفاده از یک مجموعه داده واقعی نشان می دهند روش پیشنهادی در مقایسه با روشی کهاز شباهت معنایی استفاده میکند، علاوه بر انتخاب تعداد ژن های کمتر دارای دقت دسته بندی (Loocv) بیشتری می باشد.

کلیدواژه ها:

آنتولوژی ، انتخاب ژن ، شباهت معنایی ، دسته بندی داده بیان ژن

نویسندگان

الناز غفرانی

دانشگاه بین المللی امام رضا (ع)

مهرداد جلالی

گروه نرم افزار کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران

محمدرضا کلانی

عضو گروه آموزشی انفورماتیک علوم پزشکی مشهد

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 :
  • Fenstermacher, D. (2005). Introduction to b i oinformatics _ Journal ...
  • cui, Y., Zheng, ch., Yang, J. (2013). Sparse maximum margin ...
  • Gillies, E., Patel, V., Wilson, D. (2013). A simulation to ...
  • Speed, T.P. (2003). Statical Analysis of Gene Data. Chapma& ...
  • Jiang, D., Tang, c.., Zhang, A. (2004). Cluster Analysis for ...
  • Walker, M. (2001). Pharmaceutical Target Identification by Gene Expression Analysis. ...
  • Wang, Y., Makedon, F., Ford, J., Pearlman, J. (2005). HyKGene: ...
  • Guyan, I. (2003). An Introduction to Variable and Feature Selection. ...
  • Sherlock, G. (2000). Analysis of Large-Scale Gene Expression Data. Current ...
  • Tamayo, P., Solni, D., Mesirov, J., Zhu, Q., Kitareewan, S., ...
  • Herrero, J., Valencia, A., Dopazo, J. (2001). A growingneural ...
  • Fraley, C., Raftery, A.E. (1998). How Many Clusters? Which Clustering ...
  • Hartuv, E., Shamir, R. (2000). A Clustering Algorithm Based on ...
  • CARLISLE, B. (2005). NOISE -ROBUST GENE DATA. ...
  • Duan, K., Wang, H., Azuaje, F.(2005). Multiple SVM-RFE for gene ...
  • Line, D. (1998). An Informati on-Theoretic Definition of Similarity. ICML. ...
  • attribute :Analysis and Extentions of relief. Dept of Computer Science ...
  • Wang, Y., Makedon, F., Ford, J., Pearlman, J. (2005). HyKGene: ...
  • Line, D. (1998). An Informati on-Theoretic Definition of Similarity. ICML. ...
  • camon, E., Margane, M., barrell, D. (2004). The Gene Ontology ...
  • C.Pesquita, D.Faria, A.Falcao, P.Lord, F.Cout, Biomedical ...
  • Ontologies", July 31, 2009. ...
  • Spira, A., Beane, J., Shah, V., Liu, G., Schembri, F., ...
  • .Pomeroy, S .L., Tramayo, P., Gaasenbeek, M., Sturla, L. (200 ...
  • نمایش کامل مراجع