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公开(公告)号：CN101515313B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN200910066709.0
申请日：2009-03-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一组用于微阵列数据误标记样本检测的计算方法，属于计算生物学领域。本发明利用数据扰动对回归模型的影响来识别微阵列数据中的疑似误标记样本，将其应用于疾病的基因表达数据预处理，可降低错误标记所带来的影响和损失。本发明建立了描述样本类标和样本基因表达向量之间关系的同归模型，而后通过依次扰动各样本的类标，建立扰动回归矩阵，进而捕获这些扰动对回归模型的影响。本发明定义了三种扰动影响指标：扰动影响值、总体扰动影响值和综合扰动影响值。在此基础上给出了三种针对微阵列数据的误标记样本检测方法：总体扰动影响值识别法，综合扰动影响值判别法和渐进修正法。
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公开(公告)号：CN101515313A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910066709.0
申请日：2009-03-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一组用于微阵列数据误标记样本检测的计算方法，属于计算生物学领域。本发明利用数据扰动对回归模型的影响来识别微阵列数据中的疑似误标记样本，将其应用于疾病的基因表达数据预处理，可降低错误标记所带来的影响和损失。本发明建立了描述样本类标和样本基因表达向量之间关系的同归模型，而后通过依次扰动各样本的类标，建立扰动回归矩阵，进而捕获这些扰动对回归模型的影响。本发明定义了三种扰动影响指标：扰动影响值、总体扰动影响值和综合扰动影响值。在此基础上给出了三种针对微阵列数据的误标记样本检测方法：总体扰动影响值识别法，综合扰动影响值判别法和渐进修正法。
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