换一批摘要基因选择算法是辅助生物学分析最重要的方法之一,但这类统计学算法受样本量相对基因数目过少的困扰.提出一种结合Gene Ontology(GO)注释信息的基因选择算法,用GO注释接近基因的方差的加权平均进行修正,增强小样本量下对总体的估计,进而寻找差异表达基因.将该算法与其他5种常见算法对比,以选择出的基因为特征构建分类器,以分类器的可靠性作为衡量算法的标准.3组芯片实验的结果表明,该算法在小样本情况下具有一定优势.亦有Pubmed文献证明,该算法可以鉴别出其他算法未曾发现的致病基因.该方法所建立起来的框架,是把生物学注释信息引入算法改进的一种有效尝试.
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10.3969/j.issn.0258-8021.2009.05.011
发布时间
2010-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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