本文選題：標(biāo)志 + 分類器�。� 參考：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年01期

【摘要】：在應(yīng)用基于轉(zhuǎn)錄組特征構(gòu)建的支持向量機(jī)、貝葉斯分類器等傳統(tǒng)分類器對組織樣本進(jìn)行分類時,要求對基因表達(dá)譜進(jìn)行樣本間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,以去除實驗批次效應(yīng)帶來的影響,因此限制了這些分類器在個體化水平上的應(yīng)用。本文旨在構(gòu)建鑒別肺癌組織與非癌(肺炎與肺正常)組織的個體化分類器。文中采用來自多組獨(dú)立數(shù)據(jù)的197例肺癌與189例肺非癌組織樣本作為訓(xùn)練集,篩選得到了3對基因作為特征,應(yīng)用多數(shù)投票規(guī)則區(qū)分肺癌組織與肺非癌組織的平均準(zhǔn)確率達(dá)到95.34%。然后,本文采用來自多組獨(dú)立數(shù)據(jù)的251例肺癌組織與141例肺非癌組織樣本的非標(biāo)化數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立驗證,其平均準(zhǔn)確率達(dá)到96.78%。因此,本文提出的該分類器可對由不同實驗室檢測的樣本進(jìn)行個體化判斷提供一種新的思路,具有較強(qiáng)的臨床實用性。
[Abstract]:When traditional classifiers such as support vector machine and Bayesian classifier based on transcriptional group feature are used to classify tissue samples, it is required to standardize the data of gene expression profiles among samples. The application of these classifiers at the individualized level is limited by removing the effects of the experimental batch effect. The purpose of this study was to construct an individual classifier for distinguishing lung cancer from non-cancerous (pneumonia and normal lung) tissues. In this paper, 197 samples of lung cancer and 189 samples of non-cancerous lung tissue from multiple independent data were used as training set, and 3 pairs of genes were selected as characteristics. The average accuracy of majority voting rule in distinguishing lung cancer tissue from non-cancerous lung tissue was 95.3434. Then, the nonstandard data from 251 lung cancer tissues and 141 noncancerous lung tissue samples from multiple groups of independent data were used for independent verification. The average accuracy was 96.78%. Therefore, the classifier presented in this paper can provide a new idea for individualized judgment of samples detected by different laboratories, and it has strong clinical practicability.
【作者單位】： 福建醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院生物信息學(xué)系消化道惡性腫瘤教育部重點(diǎn)實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81572935,81372213,81501215,81501829) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃(201510392017) 福建醫(yī)科大學(xué)苗圃科研基金(2015MP005)
【分類號】：R734.2

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10 王U，

本文編號：1793694