一种基于Gene Ontology注释信息的基因选择算法

摘要：

基因选择算法是辅助生物学分析最重要的方法之一,但这类统计学算法受样本量相对基因数目过少的困扰.提出一种结合Gene Ontology(GO)注释信息的基因选择算法,用GO注释接近基因的方差的加权平均进行修正,增强小样本量下对总体的估计,进而寻找差异表达基因.将该算法与其他5种常见算法对比,以选择出的基因为特征构建分类器,以分类器的可靠性作为衡量算法的标准.3组芯片实验的结果表明,该算法在小样本情况下具有一定优势.亦有Pubmed文献证明,该算法可以鉴别出其他算法未曾发现的致病基因.该方法所建立起来的框架,是把生物学注释信息引入算法改进的一种有效尝试.

关键词：基因芯片、基因选择、t检验、置换检验、GO

所属期刊栏目：28

分类号：R311;R318.04(医用一般科学)

在线出版日期：2010-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：696-700,706