Informative Gene Selection Method in Tumor Classification

Lee, Hyosoo; Park, Jong Hoon

Informative Gene Selection Method in Tumor Classification

Recommendations

Search

Type: Academic journal

Author: Lee, Hyosoo (Department of Biological Science, Sookmyung Women's University) Park, Jong Hoon (Department of Biological Science, Sookmyung Women's University)

Journal: 한국유전체학회 Genomics & informatics Genomics & informatics 제2권 제1호 SCOPUS

Published: 2004.1

Pages: 19 - 29 (11page)

Usage

Informative Gene Selection Method in Tumor Classification

Abstract· Keywords

Report Errors

Gene expression profiles may offer more information than morphology and provide an alternative to morphology- based tumor classification systems. Informative gene selection is finding gene subsets that are able to discriminate between tumor types, and may have clear biological interpretation. Gene selection is a fundamental issue in gene expression based tumor classification. In this report, techniques for selecting informative genes are illustrated and supervised shaving introduced as a gene selection method in the place of a clustering algorithm. The supervised shaving method showed good performance in gene selection and classification, even though it is a clustering algorithm. Almost selected genes are related to leukemia disease. The expression profiles of 3051 genes were analyzed in 27 acute lymphoblastic leukemia and 11 myeloid leukemia samples. Through these examples, the supervised shaving method has been shown to produce biologically significant genes of more than $94\%$ accuracy of classification. In this report, SVM has also been shown to be a practicable method for gene expression-based classification.

#gene expression #gene selection #gene shaving #microarray #tumor classification

No content found

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

Lee, Hyosoo

Affiliation Department of Biological Science, Sookmyung Women's University

Fields Natural Science > Biology

Articles 1 Usage 0

Park, Jong Hoon

Affiliation Department of Biological Science, Sookmyung Women's University

Fields Natural Science > Biology

Articles 3 Usage 1

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Related Authors

Recently viewed articles

Comments(0)