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基于GO与基因表达谱挖掘特征基因功能类
引用本文:喻辉,郭政,李霞.基于GO与基因表达谱挖掘特征基因功能类[J].生物信息学,2003,1(1):15-19.
作者姓名:喻辉  郭政  李霞
作者单位:哈尔滨医科大学;哈尔滨基太生物芯片开发有限责任公司,哈尔滨,150086
基金项目:国家自然科学基金(39970397,30170515),国家863计划(2002AA222052),国家863计划(2003AA222051),黑龙江科技攻关重点(GB03C602-4),哈尔滨市科技攻关(2003AA3CS113),黑龙江自然科学基金(F0177),211工程“十五”建设项目
摘    要:我们研制了基于Gene Ontology与基因表达谱挖掘与实验条件相关的特征基因功能类的算法OntoFexed,它的特点是分别采用信息增益方法和Rand Index评价单个基因功能类与一组基因功能类鉴别差异表达基因与不差异表达基因的能力。算法的优点是充分利用了GO的结构信息来搜索特征功能类,并能给出各个抽象层次上的特征功能类。我们将OntoFexed应用于腺癌数据集和NCI60数据集,发现OntoFexed确能发掘与实验条件相关的功能类,且算法对主要的参数有较高的稳健性。

关 键 词:基因表达谱  差异表达  特征功能类  Gene  Ontology
文章编号:1672-5565(2003)-01-0015-05
修稿时间:2003年11月25

Mining characteristic functional classes based on GO and Gene Expression Profiles
Yu Hui,Guo Zheng,Li Xia.Mining characteristic functional classes based on GO and Gene Expression Profiles[J].China Journal of Bioinformation,2003,1(1):15-19.
Authors:Yu Hui  Guo Zheng  Li Xia
Abstract:This paper designs OntoFexed, an algorithm mining characteristic functional classes that are related to the experiment conditions, based on Gene Ontology and gene expression profiles. It uses Information gain to evaluate single functional classes, and Rand Index to evaluate a group of functional classes in the sense of their ability to discriminate positive and negative genes. OntoFexed outruns other algorithms by employing the ontology structure of GO,and retrieving characteristic functional classes at varying abstract level.The initial application of OntoFexed on adenocarcinoma and NCI60 dataset shows that OntoFexed is able to extract the condition - related functional classes, and moreover, OntoFexed is highly stable with respect to its major parameter.
Keywords:Gene expression profile  differential expression  characteristic functional class  Gene Ontology
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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