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J-GLOBAL ID：201802228610738063   整理番号：18A1327891

遺伝子発現データにおける3種類の統計的分析法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison of three statistical methods based on gene expression profile data

著者 (4件)： Shi Xiaowen (哈爾浜医科大学衛生統計学教研室,黒竜江哈爾浜,150081) ,  Xiao Chun (哈爾浜医科大学衛生統計学教研室,黒竜江哈爾浜,150081) ,  Liu Yunliang (哈爾浜医科大学衛生統計学教研室,黒竜江哈爾浜,150081) ,  Liu Yan (哈爾浜医科大学衛生統計学教研室,黒竜江哈爾浜,150081)
資料名： Shiyong Yufang Yixue  (Shiyong Yufang Yixue)
巻： 25  号： 2  ページ： 155-159  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3799A  ISSN： 1006-3110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】SCAD-SVM,サポートベクトルマシン(SVM)と弾性ネットワーク(SVM)の3つの方法の,遺伝子発現データの変数の選別と予測の能力を比較する。方法:異なる条件の遺伝子発現プロファイルと実際のデータを,設定パラメータによって生成した。【結果】シミュレーション実験は,差異変数が不変のとき,3つの方式の変数選択と予測判別能力が,差異変数間の相関係数の増加とともに向上することを示した。差異変数間の相関係数が不変のとき,SCAD-SVMと弾性ネットワーク法の変数選択と予測判別能力は,差異変数の増加で減少した。【結語】SCAD-SVMは,SVMが直接変数選択の不足を改善するだけでなく,モデルの精度および精度を改善する。SCAD-SVMの変数の選別と予測の識別能力がより良く、処理変数間に高度な相関性のある遺伝子発現スペクトルのデータを処理する時、より高い予測精度とより安定なモデルの推定が得られる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *統計解析 ,  スペクトル ,  ネットワーク ,  *遺伝子発現 ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  相関係数 ,  予測 ,  ネットワーク法 ,  不変性 ,  弾性 ,  予測精度 ,  変数選択 ,  遺伝子発現プロファイリング ,  *遺伝子発現データ ,  *分子遺伝現象 ,  機械的性質

著者キーワード (4件)： SCAD-SVM ,  Elastic Net ,  consistency error rate ,  the area under the ROC curve

分類 (2件)： 分析化学一般  (CC02010H) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝子発現データ ,  統計的分析 ,  研究