基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法.pdf

V01．2lNo．1 科技通报 第21卷第1期 Jan．2005 BULLE7ⅡN0FSCIENCEANDTECHNOLOGY 2005年1月 基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法 王明怡1,2王德林2，黄金钟3 (1．浙江大学生命科学学院，杭州310029；2．中国计量学院计算机科学与工程学系， 杭州310018；3．浙江大学人工智能研究所，杭州310027) 摘要：提出了基于概率神经网络的微阵列数据分析方法。该方法采用Wrapper模式，将基因选择整合 到组织分类任务中，并给出了采用随机寻优的特征子集有哪些信誉好的足球投注网站算法。实际的生物学实验数据证明该方法 有较高的分类准确性，选择的基因集合与组织类别有较高相关性。 关键词：微阵列；概率神经网络；基因选择；组织分类 中图分类号：TPl81；Q7文献标识码：A 文章编号：1001—7119{2005)01—0010—04 GeneSelectionand TissueClassificationMethodsBasedon ProbabilisticNeuralNetworks WANG NG Ming-yil一，WADe—lind,HUANGJin-zhon92 ofLife of Scienceand (1．CollegeScience，ZhejiangUniversity，Hangzhou310029，China；2．DepartmentComputer ofArtificial Jiliangllniversity，Hangzhou310018；3．Institute Engineering，China Intelligence，ZhejiangUniversity， ‘Hangzhou310027，China) Abstract：A methodbasedon neuralnetworkswas method microarrayanalysis proposed．This probabilistic exploits model and selectionintotissueclassification．Arandom methodforfeature wrapper integratesgene optimization searching selectionisalso data thismethod haveshownthat theaccu- presented．Realbiologicalexperiments significantlyimproves ofclassificationandthe subsetsare correlatedwithdifferenttissue racy resultinggene highly types．