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分子标志物筛选及样品分类预测
从庞大的芯片数据中找到一群基因作为Biomarker,并以此构建模型,达到区别不同组织、状态或类型的生物样品的目的,以便于进行早期诊断、疾病预测和愈后分析,是生物芯片的一个重要应用方向。使用KNN、LDA、SVM等机器学习方法对芯片数据进行预测模型的构建,并通过用各种交叉验证的方法评估模型的准确性,从海量的数据中找出一组合适的Biomarker,并建立最优模型,达到最好的分类预测效果。
图1:分类分析的流程图
图2:分类预测算法对实际样品的区分效果
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