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마이크로어레이 자료를 이용한 유전자 선택 및 분류 방법 비교
A Comparison of Gene Selection and Classification using Microarray Data
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제1호 KCI등재
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 107 - 116 (10page)
이용수
마이크로어레이 자료를 이용한 유전자 선택 및 분류 방법 비교
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마이크로어레이 자료에서의 분류 분석의 목적은 중요한 소수의 유전자를 선별하여 새로운 표본에서의 선별된 유전자 정보로부터 반응범주를 정확하게 분류하고 예측하는데 있다. 생물학적 현상을 입증하기 위해서는 분류 분석에 좋은 성능을 보이는 소수의 유전자를 선별하는 것이 중요하지만 분류 집단 수가 증가할수록 선택된 유전자 수가 증가하여 생물학적 현상을 증명하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 최근에 많이 사용되고 있는 마이크로어레이 자료의 분류 분석 방법인 Nearest Shrunken Centroids(NSC), Random Forest(RF), Bayesian Model Averaging(BMA), Eigengene-based Linear Discriminant Analysis(ELDA)를 소개하고, 다양한 집단 수를 가진 실제 마이크로어레이 자료를 이용하여 그 방법들의 분류 성능을 비교하였다. 분류 방법의 질적 평가는 선택 유전자 수, 오분류율, Brier score를 이용하여 수행하였다.
목차
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참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Alizadeh, A. A. / 2000 / Distinct types of diffuse large B-cell lymphoma identified by gene expression profiling / Nature 403 (6769) : 503 ~ 511
Blagus, R. / 2013 / Improved shrunken centroid classifiers for high-dimensional class-imbalanced data / BMC Bioinformatics 14 : 64 ~
Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth Books
Breiman, L. / 2001 / Random forest / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
Brier, G. W. / 1950 / Verification of forecasts expressed in terms of probability / Monthly Weather Review 78 (1) : 1 ~ 3
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Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth Books
Breiman, L. / 2001 / Random forest / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
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