ABSTRACT Nya studier har visat att mikroarray genuttryck data är användbara för fenotyp klassificering av många sjukdomar. Ett stort problem i denna klassificering är att antalet egenskaper (gener) i hög grad överstiger antalet fall (vävnadsprover). Det har visat sig att välja en liten uppsättning informativa gener kan leda till förbättrad klassificering noggrannhet. Många tillvägagångssätt har föreslagits för detta genurvalsproblem. De flesta av de tidigare genrankningsmetoderna väljer vanligtvis 50-200 topprankade gener och dessa gener är ofta starkt korrelerade. Vårt mål är att välja en liten uppsättning icke-redundanta markörgener som är mest relevanta för klassificeringsuppgiften. Resultat: För att uppnå detta mål utvecklade vi en ny hybridmetod som kombinerar genrankning och klusteranalys. I detta tillvägagångssätt tillämpade vi först filtreringsalgoritmer för att välja en uppsättning topprankade gener, och sedan tillämpade hierarkisk klusterering på dessa gener för att generera ett dendrogram. Slutligen analyserades dendrogrammet av en sveplinjesalgoritm och markörgener väljs ut genom kollapsande täta kluster. Empirisk studie med hjälp av tre offentliga datauppsättningar visar att vår metod är kapabel att välja relativt få markörgener samtidigt som den erbjuder samma eller bättre cross-out cross-validation noggrannhet jämfört med metoder som använder top-rankade gener direkt för klassificering. Tillgänglighet: HykGene-programvaran är fritt tillgänglig på
I ett annat arbete föreslog REF en hybridmetod som kombinerar filtermetod och klusteranalys.
HykGene : a hybrid approach for selecting marker genes for phenotype classification using microarray gene expression data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}