I detta papper härleder vi en metod för att utvärdera och förbättra tekniker för att välja informativa gener från microarray data. Gener av intresse väljs vanligtvis genom att rangordna gener enligt en test-statistik och sedan välja de översta k generna. Ett problem med detta tillvägagångssätt är att många av dessa gener är starkt korrelerade. För klassificeringsändamål skulle det vara idealiskt att ha distinkta men ändå mycket informativa gener. Vi föreslår tre olika prefiltermetoder - två baserade på kluster och en baserad på korrelation - för att få fram grupper av liknande gener. För dessa grupper tillämpar vi en test-statistik för att slutligen välja gener av intresse. Vi visar att denna filtrerade uppsättning gener kan användas för att avsevärt förbättra befintliga klassificeringar.
Jäger et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. härledd en mekanism för att förbättra och utvärdera urvalsförfarandet av informativa gener från mikroarray data och föreslog tre pre-filter olika metoder baserat på korrelation och kluster för att få liknande gener grupper REF.
Improved Gene Selection for Classification of Microarrays
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}