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本研究基于自组织映射网络(SOM),分析多骨髓瘤基因表达数据,建立预测多骨髓瘤的自组织预测模型(SOPM).该模型使用相关分析法,分析原始数据集中的7129个基因对致病的影响程度,运用自组织映射网络通过自学习的过程,挖掘出25个重要基因,并依据25个重要基因的表达数据分类和预测样本.本研究表明,自组织预测模型能够学习基因调控的复杂规则,发现对致病有重要影响的基因,并能依据105个样本的基因表达数据中蕴含的知识获得近98%的预测准确率.
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中国生物医学工程学报
ISSN： 0258-8021
Year： 2005
Issue： 4
Volume： 24
Page： 397-402
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