首页> 美国卫生研究院文献>BMC Bioinformatics >Finding minimum gene subsets with heuristic breadth-first search algorithm for robust tumor classification
【2h】

Finding minimum gene subsets with heuristic breadth-first search algorithm for robust tumor classification

机译:使用启发式广度优先搜索算法查找最小基因子集以进行可靠的肿瘤分类

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

BackgroundPrevious studies on tumor classification based on gene expression profiles suggest that gene selection plays a key role in improving the classification performance. Moreover, finding important tumor-related genes with the highest accuracy is a very important task because these genes might serve as tumor biomarkers, which is of great benefit to not only tumor molecular diagnosis but also drug development.
机译:背景以前基于基因表达谱进行肿瘤分类的研究表明,基因选择在提高分类性能中起关键作用。此外,找到具有最高准确度的重要肿瘤相关基因是一项非常重要的任务,因为这些基因可能充当肿瘤生物标志物,这不仅对肿瘤分子诊断而且对药物开发都非常有用。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号