本文作者：李小波；彭司华；成功正常投稿发表论文到《复旦学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：以肿瘤基因表达谱指导肿瘤的分类是目前机器学习领域的一个研究热点.对多类别肿瘤分类中的关键问题——特征基因选择方法进行了研究,提出了混合式特征基因选择策略.该策略首先利用7种特征选择算法提取与分类高度相关的基因,随后采用SSiCP算法消除冗余基因.实验是在肺癌的多类别基因表达谱数据集上完成的.实验比较了7种特征选择算法的性能,发现CFS算法加SSiCP算法的混合式基因选择策略可以获得数量较少的特征基因集,在训练集和独立测试集均有较高的准确度.所获得的最精简基因集中的部分基因据文献报道与肺癌的发生发展密切相关.实验结果证实了混合式特征基因选择策略的有效性.
【论文正文预览】：近些年来,肿瘤的个性化医疗获得了很大的关注[1].由于肿瘤的异质性和患者之间的个体差异,如果简单采取同一方法治疗某一类肿瘤,就容易产生过度治疗或治疗不当的问题,因此,需要针对每一个患者的不同情况,采用个性化方式进行治疗.一个典型的例子是抗癌药物西妥昔单抗(Cetuximab,
【文章分类号】：R73-3;TP18
【稿件关键词】：肿瘤特征基因特征选择方法多类别肿瘤分类基因表达谱
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【稿件标题】：肿瘤抑制基因|多类别肿瘤分类的特征基因选择方法研究
【作者单位】：丽水学院工学院计算机系;上海海洋大学水产与生命学院生物技术系;
【发表期刊期数】：《复旦学报(自然科学版)》2014年03期
【期刊简介】：0......更多复旦学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/8680/)投稿信息
【版权所有人】：李小波；彭司华；

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