首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于模糊自适应共振网络简化模型方法的乳腺肿瘤基因分类
引用本文:陈志宏,严壮志,刘书朋. 基于模糊自适应共振网络简化模型方法的乳腺肿瘤基因分类[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2006, 12(4): 354-358
作者姓名:陈志宏  严壮志  刘书朋
作者单位:上海大学 通信与信息工程学院,上海 200072
摘    要:以乳腺肿瘤的基因微阵列实验所产生的基因微阵列表达数据为研究对象,针对大规模基因表达模式分析的特点,提出基于模糊自适应共振网络简化模型的基因表达数据分类方法,并在此基础上实现了BRCA1变异和BRCA2变异的乳腺肿瘤分类.利用Hedenfalk的基因微阵列数据,对BRCA1变异和BRCA2变异作分类计算,计算结果达到78%以上的正确率.

关 键 词:基因表达数据  模糊自适应共振网络简化模型  遗传性乳腺肿瘤  
文章编号:1007-2861(2006)04-0354-05
收稿时间:2005-07-15
修稿时间:2005-07-15

Classification of Breast Cancer Genes with a Simplified Fuzzy ARTMAP Approach
CHEN Zhi-hong,YAN Zhuang-zhi,LIU Shu-peng. Classification of Breast Cancer Genes with a Simplified Fuzzy ARTMAP Approach[J]. Journal of Shanghai University(Natural Science), 2006, 12(4): 354-358
Authors:CHEN Zhi-hong  YAN Zhuang-zhi  LIU Shu-peng
Affiliation:School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China
Abstract:This paper presents a gene expression-based classification method for hereditary breast cancer,using a simplified fuzzy ART map.The method was tested on gene expression profiles with BRCA1 and BRCA2,respectively,from Hedenfalk's experiment.The results show that the method has a hit rate of 78% estimated by leave one out method.
Keywords:hereditary breast cancer  gene expression data  SFAM  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《上海大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《上海大学学报(自然科学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号