Sparse Representation for Classification of Tumors Using Gene Expression Data
المؤلف
المصدر
Journal of Biomedicine and Biotechnology
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-03-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Personalized drug design requires the classification of cancer patients as accurate as possible.
With advances in genome sequencing and microarray technology, a large amount of gene expression data has been and will continuously be produced from various cancerous patients.
Such cancer-alerted gene expression data allows us to classify tumors at the genomewide level.
However, cancer-alerted gene expression datasets typically have much more number of genes (features) than that of samples (patients), which imposes a challenge for classification of tumors.
In this paper, a new method is proposed for cancer diagnosis using gene expression data by casting the classification problem as finding sparse representations of test samples with respect to training samples.
The sparse representation is computed by the l1-regularized least square method.
To investigate its performance, the proposed method is applied to six tumor gene expression datasets and compared with various support vector machine (SVM) methods.
The experimental results have shown that the performance of the proposed method is comparable with or better than those of SVMs.
In addition, the proposed method is more efficient than SVMs as it has no need of model selection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hang, Xiyi. 2009. Sparse Representation for Classification of Tumors Using Gene Expression Data. Journal of Biomedicine and Biotechnology،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-469316
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hang, Xiyi. Sparse Representation for Classification of Tumors Using Gene Expression Data. Journal of Biomedicine and Biotechnology No. 2009 (2009), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-469316
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hang, Xiyi. Sparse Representation for Classification of Tumors Using Gene Expression Data. Journal of Biomedicine and Biotechnology. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-469316
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-469316
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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