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基于递归零空间线性判别分析算法的蛋白质质谱数据特征选择

Feature Selection for Protein Mass Spectrum Data Based on Recursive Null Space Linear Discriminant Analysis Algorithm

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目的 针对蛋白质质谱数据,采用一种新的基于特征选择的算法提取判别特征,提高癌症辅助诊断的准确率.方法 将小波特征与递归零空间线性判别分析(LDA)特征选择算法相结合,首先对数据进行多分辨率的小波分解,提取样本细节特征;接着运用t-test进行筛选,初步降低数据的特征维数;然后递归调用零空间LDA算法,筛选出最具判别意义的蛋白位点;最后采用支持向量机(SVM)分类器估算算法性能.采用十折交叉验证进行测试.结果 在公共数据卵巢癌OC-WCX2a上的分类率达到98.3%.在浙江省肿瘤医院提供的临床乳腺癌BC-WCX2a数据上分类率为91.45%,敏感性为97.2%.同时,该算法有效地降低了所选特征间的相关性.结论 本算法可充分提取蛋白质质谱数据中的判别特征,从而更有利于癌症的辅助诊断.

王尧佳、祝磊、韩斌、厉力华、郑智国、牟瀚舟

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杭州电子科技大学,自动化学院生物医学工程与仪器研究所,浙江,杭州,310018

浙江省肿瘤研究所,浙江,杭州310022

癌症分类 蛋白质质谱 递归零空间线性判别分析 特征选择

国家自然科学基金国家自然科学基金国家杰出青年科学基金浙江省重大科技攻关国际合作项目

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2010

航天医学与医学工程
中国航天员科研训练中心

航天医学与医学工程

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.392
ISSN：1002-0837
年,卷(期)：2010.23(5)
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