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基于bootstrap方法的贝叶斯网络结构学习算法在构建基因调控网络中的应用

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摘要

目的：探讨基于bootstrap重抽样方法的贝叶斯网络结构学习算法构建网络的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析.方法：通过模拟实验和实例验证本文给出的算法构建网络的有效性,同时将这种算法应用于构建基因调控网络.结果：模拟实验显示,在样本量较小的情况下,基于bootstrap算法构建的贝叶斯网络明显优于普通贝叶斯方法构建的网络;实例分析结果也表明,应用本文的方法能够得到有价值的网络结构.结论：应用本文给出的算法能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络,同时能够给出网络结构中各条边置信度的估计值.

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来源
《中国卫生统计（生物统计）2014学术年会》|2014年|61-68|共8页
会议地点广州
作者
Li Hailong; 李海龙; Hou Yan; 侯艳; Ke Chaofu; 柯朝甫; Li Kang; 李康;
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作者单位

中国卫生信息学会;

中华预防医学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类卵巢肿瘤;肿瘤学调查与统计;
关键词
卵巢癌; 基因表达谱; 数据分析; 贝叶斯网络; 结构学习; bootstrap方法;

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