遗传算法-偏最小二乘法用于卵巢癌血清蛋白质组数据的特征挑选

统计学t检验结合引入的变量筛选方法——遗传算法-偏最小二乘法（GAPLS）对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选，从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值，采用支持向量机（SVM）模型的留一法交叉验证结果为95.26%.结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义，它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物，同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法.     

支持向量回归用于氨基酸描述符在肽QSAR建模中的性能评价

采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择,采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数;在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符,且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法,说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法.     

一封家书

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