![](/images/graphics-bg.png)
Tumor Classification Using High-Order Gene Expression Profiles Based on Multilinear ICA
المؤلفون المشاركون
Zhang, Shan-Wen
Wang, Hong
Du, Ming-gang
المصدر
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-07-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
العلوم الطبيعية والحياتية (متداخلة التخصصات)
الأحياء
الملخص EN
Motivation.
Independent Components Analysis (ICA) maximizes the statistical independence of the representational components of a training gene expression profiles (GEP) ensemble, but it cannot distinguish relations between the different factors, or different modes, and it is not available to high-order GEP Data Mining.
In order to generalize ICA, we introduce Multilinear-ICA and apply it to tumor classification using high order GEP.
Firstly, we introduce the basis conceptions and operations of tensor and recommend Support Vector Machine (SVM) classifier and Multilinear-ICA.
Secondly, the higher score genes of original high order GEP are selected by using t-statistics and tabulate tensors.
Thirdly, the tensors are performed by Multilinear-ICA.
Finally, the SVM is used to classify the tumor subtypes.
Results.
To show the validity of the proposed method, we apply it to tumor classification using high order GEP.
Though we only use three datasets, the experimental results show that the method is effective and feasible.
Through this survey, we hope to gain some insight into the problem of high order GEP tumor classification, in aid of further developing more effective tumor classification algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Du, Ming-gang& Zhang, Shan-Wen& Wang, Hong. 2009. Tumor Classification Using High-Order Gene Expression Profiles Based on Multilinear ICA. Advances in Bioinformatics،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508693
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Du, Ming-gang…[et al.]. Tumor Classification Using High-Order Gene Expression Profiles Based on Multilinear ICA. Advances in Bioinformatics No. 2009 (2009), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508693
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Du, Ming-gang& Zhang, Shan-Wen& Wang, Hong. Tumor Classification Using High-Order Gene Expression Profiles Based on Multilinear ICA. Advances in Bioinformatics. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508693
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-508693
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)