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利用随机森林从阿尔茨海默病微阵列数据中选择基因

利用随机森林从阿尔茨海默病微阵列数据中选择基因

Kazutaka Nishiwaki、Katsutoshi Kanamori、Hayato Ohwada
版权：© 2017|体积：9|问题：2|页：17
国际标准编号：1942-9045|EISSN公司：1942-9037|EISBN13：9781522512721|内政部：10.4018/IJSSCI.2017040102
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MLA公司

Nishiwaki，Kazutaka等人，“使用随机森林从阿尔茨海默病微阵列数据中选择基因”国际JSSCI2017年第9卷第2期：第14-30页。http://doi.org/10.4018/IJSSCI.2017040102

亚太地区

Nishiwaki，K.、Kanamori，K.和Ohwada，H.（2017年）。使用随机森林从阿尔茨海默病微阵列数据中选择基因。国际软件科学与计算智能杂志（IJSSCI），9(2), 14-30. http://doi.org/10.4018/IJSSCI.2017040102

芝加哥

西瓦基、川崎、Katsutoshi Kanamori和Hayato Ohwada。“使用随机森林从阿尔茨海默病的微阵列数据中选择基因，”国际软件科学与计算智能杂志（IJSSCI）9，2号：14-30。http://doi.org/10.4018/IJSSCI.2017040102

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摘要

互联网上有大量的微阵列基因表达数据，研究人员可以自由分析这些数据。然而，微阵列数据包含数千个基因，使用传统技术进行分析太困难了。因此，从高维数据中选择信息基因非常重要。在本研究中，作者提出了一种使用随机森林作为机器学习技术的基因选择方法。他们将这种方法应用于阿尔茨海默病的微阵列数据，并进行了基因排序实验。作者的结果表明，一些基因与阿尔茨海默病的相关性已经过研究，证明他们提出的认知方法在使用微阵列数据发现疾病相关基因方面是成功的。

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