【摘 要】
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基因选择算法是辅助生物学分析最重要的方法之一,但这类统计学算法受样本量相对基因数目过少的困扰。提出一种结合Gene Ontology（GO）注释信息的基因选择算法,用GO注释接近基因
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基因选择算法是辅助生物学分析最重要的方法之一,但这类统计学算法受样本量相对基因数目过少的困扰。提出一种结合Gene Ontology（GO）注释信息的基因选择算法,用GO注释接近基因的方差的加权平均进行修正,增强小样本量下对总体的估计,进而寻找差异表达基因。将该算法与其他5种常见算法对比,以选择出的基因为特征构建分类器,以分类器的可靠性作为衡量算法的标准。3组芯片实验的结果表明,该算法在小样本情况下具有一定优势。亦有Pubmed文献证明,该算法可以鉴别出其他算法未曾发现的致病基因。该方法所建立起来的框架,
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