![](/images/graphics-bg.png)
RRHGE: A Novel Approach to Classify the Estrogen Receptor Based Breast Cancer Subtypes
المؤلفون المشاركون
Saini, Ashish
Hou, Jingyu
Zhou, Wanlei
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Background.
Breast cancer is the most common type of cancer among females with a high mortality rate.
It is essential to classify the estrogen receptor based breast cancer subtypes into correct subclasses, so that the right treatments can be applied to lower the mortality rate.
Using gene signatures derived from gene interaction networks to classify breast cancers has proven to be more reproducible and can achieve higher classification performance.
However, the interactions in the gene interaction network usually contain many false-positive interactions that do not have any biological meanings.
Therefore, it is a challenge to incorporate the reliability assessment of interactions when deriving gene signatures from gene interaction networks.
How to effectively extract gene signatures from available resources is critical to the success of cancer classification.
Methods.
We propose a novel method to measure and extract the reliable (biologically true or valid) interactions from gene interaction networks and incorporate the extracted reliable gene interactions into our proposed RRHGE algorithm to identify significant gene signatures from microarray gene expression data for classifying ER+ and ER− breast cancer samples.
Results.
The evaluation on real breast cancer samples showed that our RRHGE algorithm achieved higher classification accuracy than the existing approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Saini, Ashish& Hou, Jingyu& Zhou, Wanlei. 2014. RRHGE: A Novel Approach to Classify the Estrogen Receptor Based Breast Cancer Subtypes. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049330
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Saini, Ashish…[et al.]. RRHGE: A Novel Approach to Classify the Estrogen Receptor Based Breast Cancer Subtypes. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049330
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Saini, Ashish& Hou, Jingyu& Zhou, Wanlei. RRHGE: A Novel Approach to Classify the Estrogen Receptor Based Breast Cancer Subtypes. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049330
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049330
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)