基于基因本体的肿瘤分类特征基因选取研究的中期报告.docx
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基于基因本体的肿瘤分类特征基因选取研究的中期报告一、研究背景癌症是全球卫生领域的重大问题之一,而且其病因和治疗研究一直是科学家们关注的焦点。在癌症治疗方面,分子靶向治疗被认为是一种新的、有前景的治疗方式。然而,针对特定癌症的有效分子靶向药物还很少,因此寻找癌症分子靶向治疗的新方法是非常重要的。在分子靶向治疗中,特定的癌症分类基因被用来识别哪些患者需要哪种治疗方案。然而,这种分类方法一般都是基于经验或特定的癌症类型进行的,因此对于新的癌症类型可能不太适用。为了获得更准确、更全面的癌症分类方法,我们建立了一个
基于基因本体的肿瘤分类特征基因选取研究的任务书.docx
基于基因本体的肿瘤分类特征基因选取研究的任务书任务书一、任务背景随着生物技术和计算机技术的发展,基因组学研究的重要性日益凸显。肿瘤是一种常见的疾病,而肿瘤的发生和发展与基因组学密不可分。基因本体是一种用于描述生物学实体及其关系的标准化语言,其应用广泛。与此同时,研究人员也发现对于肿瘤进行分类和研究的时候,选取不同的特征基因会对结果产生较大的影响。因此,本研究将着眼于基因本体和肿瘤研究的结合,探究基于基因本体的肿瘤分类特征基因选取的方法与应用。二、研究目的本研究旨在:1.建立基于基因本体的肿瘤分类特征基因选
基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取.pdf
计算机研究与发展ISSN100021239/CN1121777/TPJournalofComputerResearchandDevelopment42(10):1796~1801,2005基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取李颖新阮晓钢(北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022)(lyxboy@sina1com)FeatureSelectionforCancerClassificationBasedonSupportVectorMachineLiYingxinandRuanXiaogang(Sc
基于基因表达数据的肿瘤分类方法研究的中期报告.docx
基于基因表达数据的肿瘤分类方法研究的中期报告摘要:肿瘤是一类常见的恶性疾病,肿瘤分类对于治疗和预后的预测具有重要意义。近年来,基因表达数据在肿瘤学中的应用日益广泛,本研究旨在探究基于基因表达数据的肿瘤分类方法,以提高对肿瘤治疗和预后的准确预测。本研究采用公开的基因表达数据集,利用机器学习方法对不同类型的肿瘤进行分类。首先,对数据进行预处理,包括数据清洗和归一化。然后,使用主成分分析(PCA)对数据进行特征选择和降维。接着,分别使用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和神经网络(NN)三种机器学习方法对数
基于支持向量机的基因表达数据特征选取方法研究的中期报告.docx
基于支持向量机的基因表达数据特征选取方法研究的中期报告1.背景和研究目的:近年来,随着生物技术的迅猛发展,基因表达数据的量不断增加。其中,基因表达数据的特征选取是基因表达数据分析中最重要的环节之一,可以帮助筛选出最具有代表性的基因,并且可以有效减少计算复杂度,提高模型的性能。本研究旨在利用支持向量机(SVM)方法,实现对基因表达数据的特征选取,并探究不同特征选取方法的效果。2.研究方法和步骤:(1)数据获取和预处理:从公共数据库中获取肝癌基因表达数据,并对数据进行预处理,包括数据清洗、标准化、降维等处理。