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J-GLOBAL ID：201702229875204229   整理番号：17A0532730

遺伝子発現プロファイルの非参欠失森林被覆アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (7件)： Wu Xiaojiao (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Li Gaoming (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Yi Dali (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Liu Ling (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Zhang Yanqi (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Yi Dong (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室) ,  Wu Yazhou (第三軍医大学軍事預防医学院衛生統計学教研室)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 33  号： 6  ページ： 1068-1070,1081  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  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:異なる遺伝子発現スペクトルデータセットにおいて、多種類のアルゴリズムが欠損データにおける補填効果を評価し、そして、監督されていない遺伝子発現スペクトルのクラスタリングに対する影響を分析する。方法:異なる欠損比率の下で、それぞれ非参欠損森林のカバー法、BAYES線形回帰法、蒙特Ka洛多蒙特Ka洛多とK近隣隣接法を用いて、カバーを行った。平均二乗誤差(NRMSE)とクラスタリング精度(F値)の2つの指標を用いて,異なる方法の有効性とクラスタリング効果を評価し,シミュレーションデータセットを用いてテストと乳癌データセットを検証した。結果:欠損率の増加に伴い、4種類のカバー方法のNRMSEは次第に上昇した。任意の欠失比率において,他の3つの方法と比較して,非参法は,より多くの利点を持っていた。5%,10%,20%,および30%の乳癌を有する乳癌のデータセットは,5つの群に分割された。非参(95%CI,0.1945-0.1953),0.2776(95%CI,0.2783-2791),0.4003(95%CI,0.3986-0.4002),0.4974(95%CI,0.4658-0.5104),0.4974(95%CI,クラスタリング効果の精度は,1.0,0.91,0.88および0.82であった。【結語】非参欠損森林のための埋めるアルゴリズムの実装は単純で,データセットに対する要求は低く,従来の補填アルゴリズムよりも安定性と精度が高く,多くの遺伝子情報を保持するための機能的クラスタ化Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *遺伝子発現 ,  乳房腫瘍 ,  *アルゴリズム ,  スペクトル ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 遺伝子情報 ,  F値 ,  平均二乗誤差 ,  線形回帰 ,  損失率 ,  欠測値 ,  *森林被覆 ,  *遺伝子発現プロファイリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝子発現プロファイル ,  欠失 ,  森林被覆 ,  アルゴリズム ,  研究