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J-GLOBAL ID:202102233903513087   整理番号:21A2872421

PSOと適応K最近傍法を用いた癌サブグループ分類のためのマイクロアレイ遺伝子発現データからの遺伝子選択【JST・京大機械翻訳】

Gene selection from microarray gene expression data for classification of cancer subgroups employing PSO and adaptive K-nearest neighborhood technique
著者 (3件):
資料名:
巻: 42  号:ページ: 612-627  発行年: 2015年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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これらの日に,マイクロアレイ遺伝子発現データは癌分類において必須の役割を果たす。しかし,マイクロアレイデータにおける多数の遺伝子と比較して,少数の有効試料のアベイラビリティにより,多くの計算法は,重要な遺伝子の小さなサブセットの同定に失敗した。したがって,癌サブクラスの正確な診断に関連する少数の疾患特異的有意な遺伝子を同定するのは,挑戦的な仕事である。本論文では,適応K最近傍(KNN)に基づく遺伝子選択技術に沿った粒子群最適化(PSO)法を提案して,望ましい分類目的に十分である有用な遺伝子の小部分集合を識別した。Kの適切な価値は,探索すべき近隣の適切な数を形成し,従ってデータセットを正確に分類するのに役立つ。したがって,分類精度によって導かれるKの最適値を効率的に選択するための発見的方法を提案した。3つのベンチマークマイクロアレイデータセット,すなわち,小円形青細胞腫瘍(SRBCT)データ,急性リンパ芽球性白血病(ALL)および急性骨髄性白血病(AML)データおよび混合系白血病(MLL)データについて,遺伝子の最小可能な意味のある集合を見つけるこの提案した技術を適用したものである。”その方法”を3つのベンチマークマイクロアレイデータセット,すなわち,小円形の青色細胞腫瘍(SRBCT)データ,急性リンパ芽球性白血病(ALL)および急性骨髄性白血病(AML)データ,および混合性白血病(MLL)データに適用した。結果は,ブラインドテストサンプルに関する分類精度,有益な遺伝子の数と計算時間に関して,提案した方法の有用性を実証した。さらに,同定された遺伝子の有用性と普遍的特性を,サポートベクトルマシン(SVM)のような異なる分類器を用いて再確認した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
腫ようの診断  ,  人工知能 

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