SVMs在基因表达谱数据分析中的应用

摘要：

@@ 目前,微阵列技术已被广泛应用于基因表达水平的录制实验.所获得的基因表达数据通常包括上万条基因的测量值,很多传统方法在处理这样的海量数据时都存在着问题.并且,由于制作工艺和经费的限制,实验所获得的数据集常含有较少的组织样本,而每一组织却包括上万条基因的表达水平,大多数有监督的方法应用效果都不理想.一种新的有监督的分析技术--支持向量机(Support Vector Machines,SVMs)已被证明十分适合处理这样的基因表达数据.大量关于基因表达数据处理的文献在肯定SVMs独特优势的同时,对于其原理与算法的具体实现却较少进行总结和详细介绍.本文将结合数据挖掘的相关知识,从SVMs的基本原理出发,详细介绍SVMs在微阵列表达数据分析中的应用.

机标关键词：基因表达谱、数据分析、基因表达数据、基因表达水平、有监督、应用效果、微阵列技术、数据处理、支持向量机、原理与算法、组织、制作工艺、数据挖掘、实验、海量数据、方法、数据集、测量值、知识、证明

所属期刊栏目：23

分类号：R1(预防医学、卫生学)

资助基金：中国科学院资助项目30471502;上海市自然科学基金04ZR14049

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：79-82