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Ehsan Saghapour;穆罕默德·塞哈蒂

利用CGH数据预测晚期结直肠癌的转移。 （英语） Zbl 1382.92167号

J.西奥。生物。 429, 116-123 (2017).
摘要：Logistic回归模型（LRM）和人工神经网络（ANN）作为两种非线性模型，已被用于建立一种新的两阶段混合建模程序，用于预测晚期结直肠癌的转移。培训和测试程序中使用了两个不同的数据集。在杂交建模的第一阶段，使用LRM评估比较基因组杂交检测到的DNA序列拷贝数畸变在晚期结直肠癌及其转移中的作用。在565个检测到的染色体增益和损失中，选择的有效参数如下：增益20q11.2、丢失1q42、丢失13q34、增益5q12、增益17p13、丢失2q22、丢失11q24和增益2p11.2。因此，在自一致性和jackknife测试期间，通过LRM选择的参数构建和馈送神经网络模型，在两个数据库上构建混合预测因子，并验证了混合模型的性能。结果表明，我们的两阶段混合模型方法对于预测晚期结直肠癌的转移非常有前景。

MSC公司：

92 C50 医疗应用（通用）
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

结直肠癌;比较基因组杂交;logistic回归模型;人工神经网络

软件：

pSuc-Lys公司;iRNA-PseU基因;普南-PC;iOri人类;Memtype-2L型;iAMP-2L型;iPro54-PseKNC;iPPI-Esml接口;iNuc-PseKNC;iRSpot-PseDNC公司;国际RNA-AI;iEnhancer-2L型;iTIS-SeTNC公司;Pse-分析;位置传感器;pSumo光盘;iPTM-mLys公司;iATC-mHyb公司;GPCR-2L型;iHyd-PseCp公司
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\textit{E.Saghapour}和\textit{M.Sehhati}，J.Theor。生物学429，116--123（2017；Zbl 1382.92167）
全文： DOI程序

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