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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제25권 제5호
발행연도
2014.10
수록면
1,151 - 1,160 (10page)

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In DNA microarray studies, the number of genes far exceeds the number of samples and the gene expression measures are highly correlated. Partial least squares regression (PLSR) is one of the popular methods for dimensional reduction and known to be useful for the classifications of microarray data by several studies. In this study, we suggest a modified version of the partial least squares regression to analyze gene expression data with survival information. The method is designed as a new gene selection method using PLSR with an iterative procedure of imputing censored survival time. Mean square error of prediction criterion is used to determine the dimension of the model. To visualize the data, plot for variables superimposed with samples are used. The method is applied to two microarray data sets, both containing survival time. The results show that the proposed method works well for interpreting gene expression microarray data.
#mean square error of prediction #Gene expression #partial least squares re-gression #survival time

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1. [학술지(정기간행물)] - Alizadeh, A. A. / 2000 / Distinct types of di use large B-cell lymphoma identi ed by gene expression pro ling / Nature 403 : 503 ~ 511 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - B velstad, H. M. / 2007 / Predicting survival from microarray data - A comparative study / Bioinformatics 23 : 2080 ~ 2087 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Dai, J. J. / 2006 / Dimension reduction for classi cation with gene expression microarray data / Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 5 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Fort, G. / 2005 / Classi cation using partial least squares with penalized logistic regression / Bioinformatics 21 : 1104 ~ 1111 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Helland, I. / 1988 / On the structure of partial least squares regression / Communications in Statistics-Simulation and Computation 17 : 581 ~ 607 google schola

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