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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine >Effective and stable feature selection method based on filter for gene signature identification in paired microarray data
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Effective and stable feature selection method based on filter for gene signature identification in paired microarray data

机译：基于滤波器的有效稳定特征选择方法在配对微阵列数据中进行基因签名识别

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A huge amount of microarray datasets are produced with big number of genes and small samples. Feature selection methods have become a very sharp tool to select the gene signatures from the whole gene set. In recent years, researchers are concerned much about the datasets containing samples of cancer as well as corresponding control tissues. However, few feature selection methods consider the effect of paired samples. In this article, we propose a new feature selection method for paired microarray datasets based on the original paired t-test approach. We apply on the paired datasets across six common cancer types. Through comparison with some widely used methods on the performance of prediction power, stability of gene lists and functional stability, our method shows excellent performance. The proposed method has good effectiveness, stability and consistency, which enables the method to be applicative to feature selection for paired microarray expression data analysis.
机译：大量的基因和少量样品产生了大量的微阵列数据集。特征选择方法已成为从整个基因集中选择基因特征的非常敏锐的工具。近年来，研究人员非常关注包含癌症样本以及相应对照组织的数据集。但是，很少有特征选择方法考虑配对样本的影响。在本文中，我们提出了一种基于原始配对t检验方法的配对微阵列数据集的新特征选择方法。我们对六种常见癌症类型的配对数据集进行了应用。通过与一些广泛使用的方法在预测能力，基因列表稳定性和功能稳定性方面的比较，我们的方法表现出优异的性能。所提出的方法具有良好的有效性，稳定性和一致性，使得该方法可用于配对微阵列表达数据分析的特征选择。

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