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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>醫(yī)療電子論文>基于小波包-FastICA在阿爾茨海默癥中的應用

      基于小波包-FastICA在阿爾茨海默癥中的應用

      2012-08-08 | pdf | 880 KB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      阿爾茨海默癥（Alzheimer’s disease， AD）基因表達譜數(shù)據(jù)具有高維性、高噪聲、高冗余性等特點，使得AD特異性基因的搜索空間巨大，搜索算法時間長，降低了算法的挖掘性能及其生物學分析。因此對其基因表達譜數(shù)據(jù)進行去噪和降維預處理是十分必要的。文中首先利用小波包變換-SAM方法對數(shù)據(jù)進行降維去噪，實驗結(jié)果證明了小波包方法能較好地提取基因表達譜有用信息；然后應用快速獨立成分分析（FastICA）算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行矩陣分解分析，并根據(jù)獨立分量選取特異性基因。在此基礎(chǔ)上的樣本分類實驗表明，F(xiàn)astICA提取的特異性基因具有較高的顯著性，能夠提高樣本的分類結(jié)果。同時，通過所提取特異性基因的富集性分析，文中給出了這些基因在阿爾茨海默癥數(shù)據(jù)集中聚類情況及其基因表達情況，為AD的生物學及醫(yī)學病理分析提供有利的依據(jù)。

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