【摘 要】
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在疾病的诊断过程中,对疾病的精确分类是提高诊断准确率和疾病治愈率至关重要的一个环节,DNA芯片技术的出现使得我们从微观的层次获得与疾病分类及诊断密切相关的基因功能信
【机 构】
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上海大学理学院数学系,青岛科技大学数理系
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在疾病的诊断过程中,对疾病的精确分类是提高诊断准确率和疾病治愈率至关重要的一个环节,DNA芯片技术的出现使得我们从微观的层次获得与疾病分类及诊断密切相关的基因功能信息.但是DNA芯片技术得到的基因的表达模式数据具有多变量小样本特点,使得分类过程极不稳定,因此我们首先筛选出表达模式发生显著性变化的基因作为特征基因集合以减少变量个数,然后再根据此特征基因集合建立分类器对样本进行分类.本文运用似然比检验筛选出特征基因,然后基于贝叶斯方法建立了统计分类模型,并应用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样方法计算样本归类
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