| 基于稀疏表示算法的蛋白质质谱数据特征选择 |
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| 引用本文： | 柯激情,祝磊,厉力华,韩斌,郑智国,孟旭莉.基于稀疏表示算法的蛋白质质谱数据特征选择[J].生物物理学报,2012(8):683-691. |
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| 作者姓名： | 柯激情 祝磊 厉力华 韩斌 郑智国 孟旭莉 |
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| 作者单位： | 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院;浙江省肿瘤研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60801054,60801055);国家杰出青年科学基金项目(60788101);浙江省公益性技术应用研究项目(2010C33017);浙江省医药卫生科学研究基金项目(2010KYA041);浙江省省级科技项目(Y2080586)~~ |
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| 摘 要： | 高维、小样本数据的特征选择方法在蛋白质质谱数据处理分析领域有着广泛应用。本文针对蛋白质质谱特征选择问题,结合稀疏表示这一新理论框架,提出了一种基于稀疏表示的特征选择算法(sparse representation based feature selection,SRFS)。该方法将稀疏表示分类的结果作为评定某一个特征子空间特征相对重要性的度量,然后通过对大量随机采样子空间计算结果的统计,得到特征空间中每个特征的排序,并进一步分析提炼出与肿瘤疾病相关的若干谱峰。通过在卵巢癌公共数据集OC-WCX2a和浙江省肿瘤医院乳腺癌数据集BC-WCX2a上的实验结果表明,SRFS算法可以有效应用于本文所使用的SELDI-TOF蛋白质质谱数据的分析。
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| 关 键 词： | 蛋白质质谱 稀疏表示 特征选择 |
Sparse Representation Based Feature Selection for Mass Spectrometry Data |
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| KE Jiqing,ZHU Lei,LI Lihua,HAN Bin,ZHEN Zhiguo,MENG Xuli.Sparse Representation Based Feature Selection for Mass Spectrometry Data[J].Acta Biophysica Sinica,2012(8):683-691. |
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| Authors: | KE Jiqing ZHU Lei LI Lihua HAN Bin ZHEN Zhiguo MENG Xuli |
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| Institution: | 1.College of Life Information Science & Instrument Engineering,HangZhou DianZi University,HangZhou 310018,China; 2.Zhejiang Cancer Institute,Zhejiang Cancer Hospital,Hangzhou 310022,China |
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| Abstract: | |
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