随机森林在基因表达数据分析中的应用及研究进展
对基因表达数据的分析，其重要任务是筛选差异表达基因及对基因或样品进行分类，通过比较正常和疾病状态下基因转录及其表达的差异，研究疾病的发生机理、疾病的早期诊断及治疗；而对基因或样品进行分类，可以将功能相似、具有共调控的基因或不同的组织分型聚在一起，帮助我们根据已知基因发现和识别有意义的未知基因。基于此，本文介绍了随机森林的基本原理与方法，论述了随机森林在基因表达数据分析中的应用情况，并简介绍了其研究进展。
随机森林 基因表达数据 数据分析 生物信息学 医学统计学
武晓岩 李康
哈尔滨医科大学卫生统计学教研室
国内会议
西安
中文
289-303
2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）