【摘 要】
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为了得到具有强分类信息的极少结肠癌特征基因,实现对结肠癌患者的准确识别,文中提出结肠癌患者诊断的基因标志物识别算法.首先提出基因密度和基因距离的概念,构造以基因密度
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,中国科学技术大学软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61673251）、中央高校基本科研业务费重点项目（No.GK201701006）、陕西省科技攻关项目（No.2013K12-03-24）、陕西师范大学研究生培养创新基金项目（No.2016CSY009,2015CXS028）资助
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为了得到具有强分类信息的极少结肠癌特征基因,实现对结肠癌患者的准确识别,文中提出结肠癌患者诊断的基因标志物识别算法.首先提出基因密度和基因距离的概念,构造以基因密度和基因距离分别为横纵坐标的基因2D空间散列图,选择处于密度峰值点的基因构成优选基因子集,然后采用密度峰值K中心点(DP_K-medoids)算法对降维后的结肠数据集样本进行聚类分析.基因距离和样本距离分别采用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和夹角余弦距离度量.实验表明,在夹角余弦距离下,文中算法可以选择到具有高准确率、高灵敏度、高特异度和高马修斯相关系数的规模较小的结肠癌基因子集.
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