發(fā)布時(shí)間：2017-09-25 13:21

  本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的隨機(jī)森林模型在特征基因篩選中的應(yīng)用

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【摘要】：目的探索基于遺傳算法的隨機(jī)森林模型在特征基因篩選中的效果和特點(diǎn)。方法通過(guò)本文構(gòu)建的基于遺傳算法的隨機(jī)森林模型(GARF)對(duì)真實(shí)基因數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行特征基因篩選,以篩選后基因進(jìn)行判別分析,計(jì)算ROC曲線下面積AUC值,同時(shí)觀察GARF方法對(duì)模擬實(shí)驗(yàn)中預(yù)設(shè)的差異基因排序結(jié)果。結(jié)果對(duì)真實(shí)基因數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的分析結(jié)果均顯示,采用GARF方法篩選得到的特征基因建立判別模型能獲得更好的分類(lèi)效果,在模擬實(shí)驗(yàn)中與隨機(jī)森林相比能將預(yù)設(shè)的差異基因排在更靠前的位置。結(jié)論 GARF方法能夠有效地用于基因芯片數(shù)據(jù)特征基因篩選,在FDR控制上具備潛力,具有研究?jī)r(jià)值。
【作者單位】： 杭州師范大學(xué)醫(yī)學(xué)院健康管理系;山東大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系;哈爾濱醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室;
【關(guān)鍵詞】： 隨機(jī)森林 遺傳算法 特征基因篩選
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LQ12H26002) 杭州師范大學(xué)科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(2011QDL12)
【分類(lèi)號(hào)】：Q811.4
【正文快照】： 特征基因篩選是基因組學(xué)研究的主要目的之一,不僅要求能夠通過(guò)篩選到的特征變量對(duì)樣本進(jìn)行有效分類(lèi),而且要保證篩選得到的特征變量集有較小的假發(fā)現(xiàn)率(false discovery rate,FDR),否則將極大增加生物學(xué)驗(yàn)證的工作量,浪費(fèi)大量資源,甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn)生物學(xué)驗(yàn)證。近年來(lái),隨機(jī)森林(ran

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 方正;李益洲;肖嘉敏;李功兵;文志寧;李夢(mèng)龍;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)氨基酸突變對(duì)蛋白質(zhì)穩(wěn)定性的影響(英文)[J];化學(xué)研究與應(yīng)用;2011年05期

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本文編號(hào)：917578