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基于模糊自适应共振网络简化模型方法的乳腺肿瘤基因分类
以乳腺肿瘤的基因微阵列实验所产生的基因微阵列表达数据为研究对象,针对大规模基因表达模式分析的特点,提出基于模糊自适应共振网络简化模型的基因表达数据分类方法,并在此基础上实现了BRCA1变异和BRCA2变异的乳腺肿瘤分类.利用Hedenfalk的基因微阵列数据,对BRCA1变异和BRCA2变异作分类计算,计算结果达到78%以上的正确率.
作 者： 陈志宏 严壮志 刘书朋 CHEN Zhi-hong YAN Zhuang-zhi LIU Shu-peng 作者单位： 上海大学,通信与信息工程学院,上海,200072 刊 名： 上海大学学报（自然科学版） ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE) 年，卷(期)： 2006 12(4) 分类号： Q332 关键词： 遗传性乳腺肿瘤 基因表达数据 模糊自适应共振网络简化模型【基于模糊自适应共振网络简化模型方法的乳腺肿瘤基因分类】相关文章：
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