Park PJ, Pagano M, Bonetti M
A nonparametric scoring algorithm for identifying informative genes from microarray data
Pac Symp Biocomput. 2001;:52-63.
[PDF][Web Site]
・遺伝種抽出法 "nonparametric scoring algorithm" の提案。ノンパラメトリックの特性を活かしたアルゴリズム。
・アルゴリズム
1.各サンプルに0,1のラベルをつける
2.遺伝子ごとに発現量順にサンプルを並び替え
3.ラベル(0,1)の乱れ具合でスコアを算出。0,1がきれいに分かれるほど高得点
・データ:Leukemia data [Golub]
・最も良いスコアの遺伝子として "Zyxin" を抽出。
・問題点「What genes are useful for classification and how many of them should be used for predicting the classes of new samples?」
?ノンパラメトリック手法 統計学において、ノンパラメトリックの手法は母集団の分布について一切の仮定を設けないものをいう。
A nonparametric scoring algorithm for identifying informative genes from microarray data
Pac Symp Biocomput. 2001;:52-63.
[PDF][Web Site]
・遺伝種抽出法 "nonparametric scoring algorithm" の提案。ノンパラメトリックの特性を活かしたアルゴリズム。
・アルゴリズム
1.各サンプルに0,1のラベルをつける
2.遺伝子ごとに発現量順にサンプルを並び替え
3.ラベル(0,1)の乱れ具合でスコアを算出。0,1がきれいに分かれるほど高得点
・データ:Leukemia data [Golub]
・最も良いスコアの遺伝子として "Zyxin" を抽出。
・問題点「What genes are useful for classification and how many of them should be used for predicting the classes of new samples?」
?ノンパラメトリック手法 統計学において、ノンパラメトリックの手法は母集団の分布について一切の仮定を設けないものをいう。
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