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Prediction of Tumor Outcome Based on Gene Expression Data

wuhan University Journal of Natural Sciences 2004年第2期9卷 177-182页

作者： liu juan 1,{1.,{2. University, wuhan 4.0072. hubei, china 2. State Key Laboratory of Software Engineering, wuhan 4.0072. hubei, china 3. Department of Frontier Informatics, University of Tokyo, Tokyo 1.3-8656, Japan wuhan University School of Computer Wuhan Hubei China (GRID:grid.49470.3e) (ISNI:***) State Key Laboratory of Software Engineering Wuhan Hubei China (GRID:grid.49470.3e) University of Tokyo Department of Frontier Informatics Tokyo Japan (GRID:grid.26999.3d) (ISNI:***)

Gene expression microarray data can be used to classify tumor types. We proposed a new procedure to classify human tumor samples based on microarray gene expressions by using a hybrid supervised learning method called MOEA+WV (Multi-Objective Evolutionary Algorithm+Weighted Voting). MOEA is used to search for a relatively few subsets of informative genes from the high-dimensional gene space, and WV is used as a classification tool. This new method has been applied to predicate the subtypes of lymphoma and outcomes of medulloblastoma. The results are relatively accurate and meaningful compared to those from other methods. Key words bioinformatics - tumor classification - Pareto optimization - MOEA CLC number Q 786 - TP 1.1.Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of china (60301.09), the Foundation of Young Scholars of Ministry of Education of china (1.01.8) and Chenguang Project of{2. City (2.1.2.009).Biography: liu juan (1.70-), female, Associate Professor, Postdoctoral, research direction: bioinformatics, data mining, machine learning.

关键词： bioinformatics tumor classification Pareto optimization MOEA

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