版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、杭州電子科技大學碩士學位論文基于有監(jiān)督奇異值分解和類隨機森林決策方法的腫瘤特征基因篩選研究姓名:陳巖申請學位級別:碩士專業(yè):信號與信息處理指導教師:厲力華韓斌20091201杭州電子科技大學碩士學位論文IIABSTRACTCancerisoneofthemostlethaldiseasesthreateninghumanhealth.Traditionalmedicineisfacingchallengesinmeetingthenee
2、dsofdiagnosistreatmentinpersonalmedicine.WiththeadvancesofDNAmicroarraytechnologyitbecomespossibletomonitthoussofgenesattheexpressionlevelacrossthegenome.Manybiomarkersionapproacheshavebeenproposedsatisfyingclassificatio
3、nresultsachieved.Amongthemsupervisedfeatureionmethodsbiomarkersmainlybasedonclassificationqualityfilteringmethodsdetectdifferentialexpressedgeneshowevermicroarraydataarenotiousfthecurseofdimensionitisdesirablethattheedge
4、nesetisbiologicallyrelevantconsequentlyrobusttothenoisehighlyadvantageoustobuildreliableclassificationmodels.Inthisstudyweproposeastrategythatidentifiesbiomarkersprimarilyintermsoftheirclinicaloutcomerelevancethenadjustt
5、hecidatebiomarkersbasedontheclassificationquality.TechnicallySupervisedSingularValueDecomposition(SSVD)aRomFestbasedmethodareusedtocrelategeneswithcancerdiagnosticoutcomesfinetunetheedgenesetintermsofclassificationaccura
6、cyrespectively.Theadvantagesarethatratherthanidentifyinggenesfromtensofthoussofcidateswithsofewsamplesgenesarestedintodifferentgroupswhicharedramaticallysmallinnumberarebiologicalfunctionrelevant.Meimptantlytherelationsh
7、ipofgenesclinicaloutcomesarevisualizedGenesareessentiallyidentifiedintermsoftheirrelevancewithclinicaldiagnosticoutcomes.TheRomFestmethodisthenproposedtostthepreedcidategene.Theapproachwasteston3broadlyusedpublicdatasets
8、.Graphicallytheidentifiedgenesetshowsaclearassociationwithclinicalcanceroutcomes.Comparativestudystatisticalanalysisshowstheproposedmethodscomparesfavablytotheothertwotypicalgeneionmethodsintermsofclassificationover4clas
9、sifiers.Meimptantlytheidentifiedgenesdemonstratecloserrelationshipwithclinicaloutcomesarelessvariablecomparativelyinvarianttotheexternalinfluences.Ontologystudyliteratureresearchshowsthatmanyoftheidentifiedgenesarealsofo
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于MapReduce的奇異值分解方法研究.pdf
- 基于奇異值分解和特征融合的人臉識別.pdf
- 基于矩陣奇異值分解的圖像壓縮方法研究.pdf
- 基于奇異值分解方法的廣義矩陣秩檢驗.pdf
- 基于DCT和奇異值分解的數(shù)字水印算法研究.pdf
- 基于高階奇異值分解的視頻融合性能評價方法.pdf
- 基于奇異值分解的數(shù)字水印算法研究.pdf
- 基于奇異值分解和SCAD估計的多位點全基因組關聯(lián)分析方法.pdf
- 基于奇異值分解的數(shù)字水印技術研究.pdf
- 基于奇異值分解的人臉表情識別研究.pdf
- 基于奇異值分解的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法研究.pdf
- 基于奇異值分解和神經網絡的人臉識別方法的研究.pdf
- 27950.改進奇異值分解方法及其應用
- 基于奇異值分解和擴頻技術的數(shù)字水印算法研究.pdf
- 基于小波變換和奇異值分解的圖像水印算法研究.pdf
- 基于奇異值分解理論的齒輪故障診斷方法研究.pdf
- 基于小波變換和奇異值分解的圖像壓縮算法研究
- 奇異值分解法計算廣義逆
- 基于正則化濾波和奇異值分解的條紋模式方向估計和濾波方法研究.pdf
- 基于小波變換和奇異值分解的虹膜識別算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論