【摘 要】
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目的 使用高斯核函数和欧式距离函数改进微阵列显著分析法(significance analysis of microarray,SAM)得到MSAM1 法(modified significance analysis of microarray-1,MSAM1)
【机 构】
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哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,黑龙江哈尔滨150081
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目的 使用高斯核函数和欧式距离函数改进微阵列显著分析法(significance analysis of microarray,SAM)得到MSAM1 法(modified significance analysis of microarray-1,MSAM1)和 MSAM2法(modified significance analysis of microarray-2,MSAM2),与SAM 法、Relief 法、支持向量机递归特征消除法(support vector machine recursive feature elimination,SVM-RFE)进行对比,评价在基因表达数据中MSAM1法、MSAM2法的基因选择和分类预测能力.方法 从Bioconductor中的golubEsets包获得leukemia数据集(Golub等人给出了该数据集所包含的50个差异基因),运用R软件实现5种算法,分别用正确率和ROC曲线下面积即AUC值评价基因选择能力和分类预测能力,用Kruskal-Wallis H检验比较5种方法的正确率和AUC:值的组间差异,进一步的两两比较采用SNK-q检验.结果 正确率和AUC值均表现为MSAM1和MSAM2最优,SAM和SVM-RFE法次之,Relief法排在最后;5种方法的组间差异有统计学意义(H=150.333,P＜0.0001和H=293.2579,P＜0.0001),两两比较结果显示虽然MSAM1和MSAM2之间差异无统计学意义(P＞0.05),但两种方法与其他3种方法之间差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 用高斯核函数和欧式距离函数改进的加权SAM法提高了SAM法的基因选择和分类预测能力,在实际基因表达数据的应用中可以得到更为稳定的分析结果.
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