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T检验识别阿尔茨海默病候选致病基因及基因生物分析 预览
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作者 朱贵琼 庞朝阳 +1 位作者 苟仕蓉 杨培会 《四川师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期253-259,共7页
医学研究表明阿尔茨海默病(AD)的致病机制与基因有关,过高或过低的基因表达水平异常都会让人体失去平衡,产生病变.利用T检验法对基因芯片公共数据库GEO中的4种AD样本的基因芯片数据进行分析,提取出具有重要意义的显著差异表达基因,再通... 医学研究表明阿尔茨海默病(AD)的致病机制与基因有关,过高或过低的基因表达水平异常都会让人体失去平衡,产生病变.利用T检验法对基因芯片公共数据库GEO中的4种AD样本的基因芯片数据进行分析,提取出具有重要意义的显著差异表达基因,再通过这些差异基因的生物信息学分析其在AD发病机制中的作用,为AD致病机制的探询、预防、早期诊断与治疗等提供有益的途径和方法.通过该算法的筛选、结合AD发病机制的假说及基因生物学分析,最终识别出30个AD候选致病基因,其中有5个已经被确定为与AD有关,10个被AD致病基因筛选算法识别. 展开更多
关键词 AD T检验 致病基因 基因表达数据
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基于层级规则树的跨平台基因表达数据分类 预览
2
作者 蔡瑞初 侯永杰 郝志峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期26-31,共6页
基因检测技术运用至今已积累大量来自不同平台的数据,针对传统数据分类模式难以在不同平台间进行有效迁移的问题,提出一种基于层级规则树的基因表达数据分类算法k-HRT。设计数据转换与规则预筛选策略,实现算法的快速挖掘,以解决由跨平... 基因检测技术运用至今已积累大量来自不同平台的数据,针对传统数据分类模式难以在不同平台间进行有效迁移的问题,提出一种基于层级规则树的基因表达数据分类算法k-HRT。设计数据转换与规则预筛选策略,实现算法的快速挖掘,以解决由跨平台特性所带来的大规模数据问题。在真实基因表达数据集上的实验结果表明,相对k-TSP算法、SVM-RFE算法,k-HRT算法能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 数据分类 跨平台 规则学习 特征选择 基因表达数据
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基因表达数据批次效应去除方法的研究进展 预览
3
作者 李飒 赵毅强 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期389-397,共9页
在组学和大数据时代,整合分析材料相同但时间、平台、方法、技术和实验室等不同批次的表达数据集将成为常态。但是,不同批次数据集由于非生物因素影响会产生批次效应,这种批次效应可能会对试验结果产生严重影响,甚至导致错误结论。本文... 在组学和大数据时代,整合分析材料相同但时间、平台、方法、技术和实验室等不同批次的表达数据集将成为常态。但是,不同批次数据集由于非生物因素影响会产生批次效应,这种批次效应可能会对试验结果产生严重影响,甚至导致错误结论。本文介绍了几种去除基因表达数据批次效应的方法,包括ComBat方法、替代变量分析法、距离加权判别法和基于比值的方法等。通过前人研究和实例分析表明,ComBat方法是最好的去除基因表达谱数据集批次效应的方法。这些结果将为多批次表达数据集的整合分析提供参考依据。 展开更多
关键词 批次效应 基因表达谱 数据合并 评估方法
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基因表达数据特征子集的冗余研究 预览
4
作者 杜冲 周长银 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第5期10-15,共6页
过滤式特征选择是一种在基因表达数据上广泛使用且简单有效的方法。针对其特征子集冗余性问题,使用皮尔逊相关系数,提出一种带冗余去除的特征选择算法。研究了在不同相关强度下特征子集冗余去除及分类准确度效果。实验选用三个不同的基... 过滤式特征选择是一种在基因表达数据上广泛使用且简单有效的方法。针对其特征子集冗余性问题,使用皮尔逊相关系数,提出一种带冗余去除的特征选择算法。研究了在不同相关强度下特征子集冗余去除及分类准确度效果。实验选用三个不同的基因表达数据集,使用支持向量机、k近邻、随机森林作为分类器分别进行了测试。实验结果表明,带冗余去除的过滤式特征选择方法在不同分类器上均能获得良好的分类性能,另外,此方法在降低特征子集维度的同时能够提高分类准确度。 展开更多
关键词 基因表达数据 特征选择 过滤式方法 皮尔逊相关系数 冗余去除
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基于DE-CStacking集成的基因表达数据分类算法
5
作者 高慧云 陆慧娟 +1 位作者 严珂 叶敏超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1601-1605,共5页
从基因层面对癌症进行诊断将有效提高患者的治愈率,但癌症基因表达数据集通常存在高维、小样本、高噪声并且类别不平衡等问题,对此类数据进行分类是一项具有挑战性的任务.针对这些问题,提出一种基于差分进化的代价敏感Stacking(DE-CStac... 从基因层面对癌症进行诊断将有效提高患者的治愈率,但癌症基因表达数据集通常存在高维、小样本、高噪声并且类别不平衡等问题,对此类数据进行分类是一项具有挑战性的任务.针对这些问题,提出一种基于差分进化的代价敏感Stacking(DE-CStacking)集成的基因表达数据分类算法,采用随机森林、K近邻、朴素贝叶斯作为Stacking集成的初级学习器,将代价敏感的支持向量机作为次级学习器,初级学习器的输出类概率和原始特征集作为次级学习器的输入,并采用差分进化对这些学习器的参数进行优化.通过在四个UCI的癌症基因数据上的实验对比,相对于其他传统的集成算法,DE-CStacking算法在癌症基因数据上表现出更好的泛化性能. 展开更多
关键词 Stacking集成 差分进化 代价敏感 基因表达数据
集成特征选择方法在基因表达数据上的应用 预览
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作者 杜冲 周长银 +1 位作者 李悦 李潇宁 《山东科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期85-90,共6页
基因表达数据的研究是生物医学上的一个重要课题。基于其高维度、小样本的特点,特征选择已经成为数据预处理阶段的关键步骤。单一特征选择方法得到的特征子集可能会有偏差,本研究在特征选择上引入集成学习的思想,构建集成特征选择模型,... 基因表达数据的研究是生物医学上的一个重要课题。基于其高维度、小样本的特点,特征选择已经成为数据预处理阶段的关键步骤。单一特征选择方法得到的特征子集可能会有偏差,本研究在特征选择上引入集成学习的思想,构建集成特征选择模型,并将此模型应用到3个不同的基因表达数据集上。为了评价特征子集的分类预测性能,使用支持向量机作为分类器进行测试。实验结果表明:相对于单一的特征选择方法,集成特征选择能够有效提高分类模型准确度。 展开更多
关键词 基因表达数据 特征选择 集成学习 支持向量机
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基于基因表达数据的双聚类分析研究 预览
7
作者 罗德相 李飞龙 欧旭 《河南科技》 2018年第34期23-25,共3页
基因芯片及高通量技术的广泛应用产生了大量的基因表达数据,海量数据蕴涵着非常丰富的生物信息,利用聚类分析可以有效分析蕴含在其中的规律和知识。然而,基因表达数据普遍为高维稀疏矩阵,传统单聚类分析很难寻找到隐藏在海量基因表达数... 基因芯片及高通量技术的广泛应用产生了大量的基因表达数据,海量数据蕴涵着非常丰富的生物信息,利用聚类分析可以有效分析蕴含在其中的规律和知识。然而,基因表达数据普遍为高维稀疏矩阵,传统单聚类分析很难寻找到隐藏在海量基因表达数据的局部有用信息。为了更好地挖掘海量数据中有用的局部信息,人们从思想上提出了有别于传统的聚类算法的双聚类概念,其主要强调在聚类时基因和条件的同时性. 展开更多
关键词 基因芯片 DNA微阵列 基因表达数据 聚类分析 双聚类分析
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平滑l0范数约束的β-NMF及其在聚类中的应用 预览
8
作者 崔建 游春芝 《重庆工商大学学报:自然科学版》 2018年第2期31-35,共5页
针对基因表达数据噪声大、冗余性较高,传统的NMF算法在基因表达数据聚类中的低效性问题,提出了一种平滑的l_0范数约束的β散度的矩阵分解与K-means相结合的聚类算法,应用到基因表达数据当中;将平滑的l_0范数约束引入到基于β散度的矩阵... 针对基因表达数据噪声大、冗余性较高,传统的NMF算法在基因表达数据聚类中的低效性问题,提出了一种平滑的l_0范数约束的β散度的矩阵分解与K-means相结合的聚类算法,应用到基因表达数据当中;将平滑的l_0范数约束引入到基于β散度的矩阵分解的目标函数中,从而提取有用特征信息用于聚类;最后通过实验比较,改进的算法平均聚类精度达到70%,比传统的NMF聚类算法精度提高了11%,聚类效果相较其他方法显著。 展开更多
关键词 基因表达数据 β散度 聚类 矩阵分解
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基于标签传播的重叠社区发现算法 预览
9
作者 吴春国 李艳振 +2 位作者 李瑛 高瑞 时小虎 《大连理工大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期414-421,共8页
重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得... 重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题. 展开更多
关键词 重叠社区 社区发现 标签传播 复杂网络 基因表达数据
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烟酒成瘾者基因差异性表达及成瘾机理研究 预览 被引量:1
10
作者 徐绍凯 陈洪波 +1 位作者 范琳 刘喻 《生物医学工程研究》 2018年第3期271-275,共5页
探索烟酒成瘾者的差异表达基因及成瘾机理。基于烟酒成瘾者的基因表达数据,利用方差分析方法分别提取吸烟成瘾与饮酒成瘾样本中的差异表达基因,根据其对应的生物过程对成瘾机理展开研究。吸烟成瘾的特征基因数量为197,饮酒成瘾的特征基... 探索烟酒成瘾者的差异表达基因及成瘾机理。基于烟酒成瘾者的基因表达数据,利用方差分析方法分别提取吸烟成瘾与饮酒成瘾样本中的差异表达基因,根据其对应的生物过程对成瘾机理展开研究。吸烟成瘾的特征基因数量为197,饮酒成瘾的特征基因数量为77,七条基因在吸烟和饮酒特征基因中均有出现。TMEM53基因和TLN2基因的表达量对吸烟与饮酒均成明显的负相关;IGFBP7、FN1、HNRNPA2B1、FLJ59422、SYNJ1基因对吸烟与饮酒均成明显的正相关。其中TLN2、FN1、IGFBP7、HNRNPA2B1均与癌症存在密切的相关性,故烟酒成瘾可能对癌症的发病和治疗产生影响。 展开更多
关键词 差异表达基因 基因表达数据 方差分析 吸烟成瘾 饮酒成瘾 生物过程
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基于LPP-RF的基因表达数据分类 预览
11
作者 杨浩宇 南晓斐 柴玉梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期563-569,共7页
为提高随机森林算法在基因表达数据分类方面的性能,提出基于局部保持映射的随机森林算法。对每棵决策树的所有节点,通过局部保持映射,将节点数据映射到新的属性空间中,选取第一个属性为最佳分裂属性。与传统随机森林算法相比,该算法缩... 为提高随机森林算法在基因表达数据分类方面的性能,提出基于局部保持映射的随机森林算法。对每棵决策树的所有节点,通过局部保持映射,将节点数据映射到新的属性空间中,选取第一个属性为最佳分裂属性。与传统随机森林算法相比,该算法缩短了决策树的构建时间,增加了决策树之间的差异性,明显提高了分类准确率。在9个标准基因表达数据集的对比实验结果表明,该算法性能优于传统随机森林算法,对基因表达数据中类不平衡导致正类样本准确率低的问题有一定改善。 展开更多
关键词 随机森林 决策树 基因表达数据 局部保持映射 分类
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Fenton reactions drive nucleotide and ATP syntheses in cancer
12
作者 Huiyan Sun Chi Zhang +3 位作者 Sha Cao Tao Sheng Ning Dong Ying Xu 《分子细胞生物学报:英文版》 SCIE CAS CSCD 2018年第5期448-459,共12页
我们在场 14 癌症的织物 transcriptomic 数据的计算研究打字到地址:什么可以驾驶癌症房间分割?我们到由 Fenton 反应的细胞内部的 pH 的那坚持的混乱的分析点可能在癌症开发的根。明确地,我们统计上证明了 Fenton 反应发生在癌症 cy... 我们在场 14 癌症的织物 transcriptomic 数据的计算研究打字到地址:什么可以驾驶癌症房间分割?我们到由 Fenton 反应的细胞内部的 pH 的那坚持的混乱的分析点可能在癌症开发的根。明确地,我们统计上证明了 Fenton 反应发生在癌症 cytosol,越过所有 14 癌症的线粒体打字,基于经由 Michaelis-Menten 方程综合的癌症组织基因表示数据。另外,我们证明了在疾病房间的 cytosol 的(i) Fenton 反应将连续地房间由产生网质子通过综合的联合使 pH 稳定,对哪个作出回应增加他们的 pH 对哪个 glycolytic ATP 并且由核苷酸综合体消费他们,它可以驱使房间分割连续地综合的核苷酸根除;并且(ii ) 在线粒体的 Fenton 反应与最终来自 H <sub>2</sub 的电子为 ATP 合成产生新奇方法 > O <sub>2</sub>, 大部分从有免疫力的房间发源。一个模型被开发连接这些到癌症开发,在一些变化可以被选择以 Fenton 反应支配的率便于房间分割的地方。 展开更多
关键词 FENTON 核苷酸 ATP 综合体 癌症 反应 驾驶 H2O2
基于人工蜂群和SVM的基因表达数据分类 被引量:1
13
作者 叶明全 高凌云 万春圆 《山东大学学报:工学版》 北大核心 2018年第3期10-16,共7页
基因表达数据存在高维、小样本、高噪声等特性,使得相应的肿瘤分类诊断面临着一定的挑战。为了实现更加精确的分类准确率,利用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法对支持向量机(support vector machine,SVM)的核函数参数和惩... 基因表达数据存在高维、小样本、高噪声等特性,使得相应的肿瘤分类诊断面临着一定的挑战。为了实现更加精确的分类准确率,利用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法对支持向量机(support vector machine,SVM)的核函数参数和惩罚因子进行优化,采用准确率作为分类模型的适应度函数,提出一种基于ABC和SVM的基因表达数据分类方法 ABC-SVM。在6种公开的肿瘤基因表达数据集上进行试验,并对比分析其他的分类方法。结果表明,在筛选得到的较少信息基因基础上,ABC-SVM可获得更高的肿瘤分类准确率,对肿瘤样本类型进行更有效的分类预测。 展开更多
关键词 人工蜂群 支持向量机 基因表达数据 智能优化 肿瘤分类 生物信息学
基于差异性和准确性的加权调和平均度量的基因表达数据选择性集成算法 预览
14
作者 高慧云 陆慧娟 +1 位作者 严珂 叶敏超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1512-1516,共5页
基分类器之间的差异性和单个基分类器自身的准确性是影响集成系统泛化性能的两个重要因素,针对差异性和准确性难以平衡的问题,提出了一种基于差异性和准确性的加权调和平均(D-A-WHA)度量基因表达数据的选择性集成算法。以核超限学习机... 基分类器之间的差异性和单个基分类器自身的准确性是影响集成系统泛化性能的两个重要因素,针对差异性和准确性难以平衡的问题,提出了一种基于差异性和准确性的加权调和平均(D-A-WHA)度量基因表达数据的选择性集成算法。以核超限学习机(KELM)作为基分类器,通过D-A-WHA度量调节基分类器之间的差异性和准确性,最后选择一组准确性较高并且与其他基分类器差异性较大的基分类器组合进行集成。通过在UCI基因数据集上进行仿真实验,实验结果表明,与传统的Bagging、Adaboost等集成算法相比,基于D-A-WHA度量的选择性集成算法分类精度和稳定性都有显著的提高,且能有效应用于癌症基因数据的分类中。 展开更多
关键词 选择性集成 核超限学习机 基因表达数据 差异性 准确性
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基因表达数据的低秩投影最小二乘回归子空间分割 预览 被引量:2
15
作者 陈晓云 肖秉森 林莉媛 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2017年第2期106-116,共11页
基因表达数据具有高维、小样本、多噪声和高冗余的特点,使传统聚类方法效率较低.子空间分割是高维数据聚类的有效手段,但直接对基因表达数据进行子空间分割会降低聚类性能.为了更有效地聚类,文中提出低秩投影最小二乘回归子空间分... 基因表达数据具有高维、小样本、多噪声和高冗余的特点,使传统聚类方法效率较低.子空间分割是高维数据聚类的有效手段,但直接对基因表达数据进行子空间分割会降低聚类性能.为了更有效地聚类,文中提出低秩投影最小二乘回归子空间分割方法.首先利用改进的低秩方法将数据投影至潜在子空间,以便去除数据中可能的毁损,得到较干净的数据字典.然后采用最小二乘回归方法获得数据低维表示并构造仿射矩阵,利用该仿射矩阵实现聚类.在6个公开基因表达数据集上的实验表明文中方法的有效性. 展开更多
关键词 基因表达数据 聚类 最小二乘回归 子空间分割 低秩投影
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基于数字签名与Trie的保序子矩阵约束查询 预览 被引量:1
16
作者 姜涛 李战怀 +3 位作者 尚学群 陈伯林 李卫榜 殷知磊 《软件学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期2175-2195,共21页
目前,基因芯片技术飞速发展,促使生物学家积累了大量的不同实验条件下的基因表达数据-事实证明,基因芯片数据分析在理解基因功能、基因调控和分子生命过程中发挥着重要作用.保序子矩阵(order-preserving submatrix,简称0PsM)是... 目前,基因芯片技术飞速发展,促使生物学家积累了大量的不同实验条件下的基因表达数据-事实证明,基因芯片数据分析在理解基因功能、基因调控和分子生命过程中发挥着重要作用.保序子矩阵(order-preserving submatrix,简称0PsM)是基因芯片数据分析技术中的一种有效模型,其可以发现在部分基因和不同实验条件下具有相同表达趋势的聚类.在分析基因表达机理的过程中,OPSM的检索无疑节省了生物学家的时间与精力.目前,OPSM的查询主要是基于关键词的检索方法,但是分析者对结果具有微弱的控制力.通常,分析者所能决定的临时的参数设置往往偏离其领域知识,致使检索结果与真实想要的结果相去甚远.为了解决上述问题,提出两类基于数字签名与Trie的OPSM索引与约束查询方法.在真实数据上进行了大量的实验,实验结果表明,所提出的方法具有良好的有效性与可扩展性. 展开更多
关键词 基因表达数据 OPSM(order-preserving submatrix) 约束查询 数字签名 TRIE 枚举序列
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一种计算代价敏感算法分类精度的方法 预览 被引量:2
17
作者 杨磊 陆慧娟 +1 位作者 严珂 叶敏超 《中国计量大学学报》 2017年第1期92-96,共5页
代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不... 代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能. 展开更多
关键词 代价敏感 平衡精度 超限学习机 基因表达数据
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基于光滑近邻表示的基因表达数据子空间聚类 被引量:1
18
作者 陈晓云 林莉媛 叶先宝 《控制与决策》 CSCD 北大核心 2017年第7期1235-1240,共6页
基因表达数据具有样本数少、基因维数高、非线性等特点,为能有效地处理基因表达数据,提出光滑近邻表示子空间聚类算法.利用每个数据点的近邻线性表示刻画数据集的非线性特点,并对近邻表示添加光滑约束,使数据点与近邻的距离关系嵌入到... 基因表达数据具有样本数少、基因维数高、非线性等特点,为能有效地处理基因表达数据,提出光滑近邻表示子空间聚类算法.利用每个数据点的近邻线性表示刻画数据集的非线性特点,并对近邻表示添加光滑约束,使数据点与近邻的距离关系嵌入到该数据点的重构表示中.在基因表达数据上的实验表明,所提出的方法优于其他几个现有方法,进而表明所提出方法对基因表达数据的聚类是有效的. 展开更多
关键词 基因表达数据 子空间聚类 光滑表示 近邻
ReliefF和APSO混合降维算法研究 预览 被引量:1
19
作者 陈俊颖 陆慧娟 +1 位作者 严珂 叶敏超 《中国计量大学学报》 2017年第2期214-218,共5页
降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过ReliefF和APSO算法选择特征... 降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集,然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类,最后通过循环迭代得到最优的分类精度.实验证明,混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定,它适用于基因表达数据降维. 展开更多
关键词 RELIEFF算法 APSO算法 降维 基因表达数据
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投影相关自适应子空间分割
20
作者 陈慧娟 陈晓云 《福州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2017年第1期44-49,共6页
在构造仿射矩阵时,满足稀疏性就会降低其分组效应,反之,又不利于数据的选择.针对这些问题,提出投影相关自适应子空间分割方法.通过引入迹lasso,自适应地根据样本数据的相关性构造仿射矩阵,同时提取出有利于类别识别的特征.在6个基因表... 在构造仿射矩阵时,满足稀疏性就会降低其分组效应,反之,又不利于数据的选择.针对这些问题,提出投影相关自适应子空间分割方法.通过引入迹lasso,自适应地根据样本数据的相关性构造仿射矩阵,同时提取出有利于类别识别的特征.在6个基因表达数据上的实验结果表明,该方法优于现有子空间分割方法. 展开更多
关键词 子空间分割 基因表达数据 降维
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