本文關(guān)鍵詞：基于多步降維和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)質(zhì)譜特征提取算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的提出一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的多步降維特征提取方法。方法算法首先運用t-test對樣本特征進(jìn)行篩選,初步降低特征維度;然后進(jìn)行離散小波變換,對小波系數(shù)進(jìn)行相對熵排序,篩選出新的特征子集;接著進(jìn)行主成分分析,提取主成分;最后運用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法BB-LLGC進(jìn)行標(biāo)簽傳遞,充分提取有標(biāo)記和無標(biāo)記樣本的判別信息。結(jié)果在公共卵巢癌數(shù)據(jù)集OC-WCX2b和公共前列腺癌數(shù)據(jù)集PC-H4上獲得了99.13%和97.20%分類準(zhǔn)確率。在浙江省腫瘤醫(yī)院臨床乳腺癌數(shù)據(jù)集BC-WCX2a上獲得了92.78%的分類準(zhǔn)確率和100%的敏感性。結(jié)論多步降維的特征提取方法可以有效降低SELDI質(zhì)譜數(shù)據(jù)的特征維度,結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法BB-LLGC,可以獲得較好的分類效果。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程與儀器研究所;
【關(guān)鍵詞】： 蛋白質(zhì)質(zhì)譜 多步降維 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 特征提取
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60801054,60801055) 浙江省公益性技術(shù)應(yīng)用研究項目(2010C33017) 浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生科學(xué)研究基金資助項目(2010KYA041)
【分類號】：O212.4;R311
【正文快照】： 在沒有癥狀的早期階段,癌癥患者的蛋白質(zhì)水平已經(jīng)發(fā)生變化[1],如何根據(jù)高靈敏度和高特異性的蛋白水平變化來進(jìn)行癌癥診斷已成為學(xué)者研究的熱點。表面增強激光解析電離飛行時間質(zhì)譜(SELDI-TOF-MS)[2]是目前最為可行的蛋白質(zhì)高通量技術(shù)之一,許多研究者運用此技術(shù)結(jié)合生物信息處

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  本文關(guān)鍵詞：基于多步降維和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)質(zhì)譜特征提取算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：485329