偏最小二乘判别分析在基因微阵列分型中的应用

被引：17

作者：

蒋红卫 ^{[1
]}

夏结来 ^{[2
]}

李园 ^{[1
]}

于莉莉 ^{[2
]}

机构：

[1] 广州军区武汉总医院质量管理科

[2] 第四军医大学预防医学系卫生统计教研室

来源：

中国卫生统计 | 2007年 / 04期

关键词：

基因表达谱; 偏最小二乘判别分析; 肿瘤分型;

D O I：

暂无

中图分类号：

R346 [];

学科分类号：

摘要：

目的由于疾病,特别是肿瘤的识别模型,其分型准确度对疾病的治疗和预后具有重要意义,因而,本研究探讨了基于基因表达谱的疾病分型识别模型建模方法。方法结合白血病基因表达谱数据分析,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对利用基因微阵列数据予以建立白血病分型模型,并与Golub等提出的建模方法相对照,比较它们的判别效果。结果基于偏最小二乘判别分析的白血病识别模型的拟合准确度和预测准确度均达到100%。结论研究表明,基于偏最小二乘判别分析的模型明显提高了白血病的分型正确率,无论是拟合精度,还是预测精度,均高于Golub等提出的方法。

引用

页码：372 / 374

页数：3