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陈金福；冯欣；杰克·塞托

用神经模糊方法鉴定微阵列实验中的关键基因。 （英语） Zbl 1119.92025号

计算。生物化学。 30，第5期，372-381（2006）.
摘要：通过微阵列技术进行基因表达谱分析通常很难解释为更简单的模式。解决基因表达谱复杂性的一种方法是应用人工神经网络（ANN）。然而，这种策略的一个潜在困难是，人工神经网络的非线性本质使其本质上是一个“黑盒”计算过程。添加模糊逻辑方法很有用，因为它可以通过在计算期间显式指定隶属函数来补充ANN。我们采用神经网络和模糊逻辑的混合方法，进一步分析了一项已发表的人类巨噬细胞对八种细菌的基因反应微阵列研究。最初的分层聚类分析发现，所有细菌都有共同的基因反应，但没有针对个别反应。
我们的方法允许探索宿主对单个细菌的基因反应。我们实现了一个两层前馈神经网络，其中包含“竞争学习”原则（即“赢家-成就-所有”）。将训练好的神经网络的权值输入模糊逻辑推理系统。还引入了一种新的测量方法，称为影响评级（IR），以探索每个基因的重要性程度。为了评估IR值的可靠性，对数据集应用了自举重采样方法，并获得了每个IR的置信水平。我们的方法成功地揭示了宿主对单个细菌反应的独特特征。此外，将基因本体（GO）注释应用于每个反应中高IR值的基因，为个体与宿主相互作用提供了新的生物途径。

引用于1文件

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
92D10型 遗传学和表观遗传学
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：

基因表达；微阵列；基因本体论；人工网络；模糊逻辑

软件：

ElemStatLearn（电子状态学习）；MAPP索引器；法蒂戈；基因芯片通路分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.-F.Chen}等人，计算。生物化学。30，第5号，372--381（2006；Zbl 1119.920205）
全文： 内政部

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