【論】Xu,2008,SDED: A novel filter method for cancer～

Wenlong Xu, Minghui Wang, Xianghua Zhang, Lirong Wang, Huanqing Feng
SDED: A novel filter method for cancer-related gene selection
Bioinformation 2(7): 301-303 (2008)
[PDF]

・遺伝子抽出法として、standard deviation error distribution (SDED)を提案する。
・データ
1.MLL dataset [KORSMEYER Laboratory]
2.ALL-AML dataset [BROAD Institute]
3.ALL dataset [St. Jude Chirdren's Research hospital]
・比較法（遺伝子抽出）
1.SDED
2.GS2 [Yang]
3.CHO
・クラス分け法：SVM
・評価法
1.LOO_CV
2.遺伝子データベース（OMIM）の情報を基に、抽出した遺伝子の生物学的評価

・Wrapperの問題点「Thus, the wrappers are computationally intractable for high-dimensional gene data [1]. The inherent linear nature is their disadvantage and it makes it difficult to identify important genes in wrapper methods [11].」

・何故だか、肝心のSDEDのアルゴリズムについての説明がスッポリ抜け落ちている。