从肿瘤基因表达数据挖掘分类规则的研究

摘要：

基于肿瘤基因表达数据,利用信息科学的方法和技术建立肿瘤预测分类模型,对肿瘤基因表达模式研究和肿瘤的诊断识别具有重要意义.本研究提出一种从肿瘤基因表达数据中直接挖掘分类规则建立肿瘤预测分类器的方法.该方法首先抽取实验样本集,分别找出标记肿瘤和正常组织样本的分类特征,由此生成可预测样本类别的分类规则,对每个未知类别样本,按照置信度最高原则,选择一个分类规则作为预测结构.本研究的实验数据来自Broad Institute的前列腺癌基因表达数据,实验结果显示该方法的预测精度在90%以上,且同时获得了大量结构透明的分类预测规则,表明本研究的方法是可行的和有效的.

关键词：肿瘤、基因表达、数据挖掘、特征选取、分类规则

所属期刊栏目：28

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：安徽省自然科学基金050420204;安徽省高校学科拔尖人才基金05025102;安徽省高校青年教师基金2006jql038;安徽省科技攻关计划重大科技专项项目8010201002

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：707-712