Clasificación del cáncer basada en la expresión génica a partir de datos de microarrays
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La tecnología de microarrays se utiliza para controlar miles de genes en un momento similar. Este trabajo emplea la técnica de selección de características para identificar los genes expresados de forma diferente mediante la selección de un subconjunto de genes, la selección de los genes mejor clasificados o la eliminación de los genes redundantes para un mejor modelo de clasificación. Este trabajo presenta la eficacia de tres métodos de selección de características, a saber, ANOVA unidireccional, Kruskall-Wallis y T-Test para la selección de genes en tres conjuntos de datos de mic...
La tecnología de microarrays se utiliza para controlar miles de genes en un momento similar. Este trabajo emplea la técnica de selección de características para identificar los genes expresados de forma diferente mediante la selección de un subconjunto de genes, la selección de los genes mejor clasificados o la eliminación de los genes redundantes para un mejor modelo de clasificación. Este trabajo presenta la eficacia de tres métodos de selección de características, a saber, ANOVA unidireccional, Kruskall-Wallis y T-Test para la selección de genes en tres conjuntos de datos de microarrays disponibles públicamente, seguidos de la clasificación de los mismos mediante los algoritmos de clasificación Naive Bayes, SVM binario y SVM multiclase. Los resultados muestran la eficacia de los algoritmos de selección de características en tres conjuntos de datos de cáncer de microarrays, a saber, MLL_Leukemia, Lung y SRBCT.
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