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儿童急性淋巴细胞白血病基因学分型和调控网络
"儿童急性淋巴细胞白血病基因学分型和调控网络( Gene expression-based classification and regulatory networks of pediatric acute lymphoblastic leukemia)"一文发表在Blood杂志.儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)的合理规范治疗依赖于精确的诊断分型,本研究报道了用Affymetrix全基因组表达谱芯片对儿童ALL的基因学诊断分型研究.首先利用国外已发表的535例儿童ALL芯片数据,用基于递归支持向量机的递归特征筛选法(SVM-RFE)对此数据进行了生物学信息分析,筛选出62个与临床亚型密切相关的标志基因,用此构建的分类模型能准确将儿童ALL分成6个亚型即BCR-ABL、Hyperdiploid>50、TEL-AML1、E2A-PBX1、MLL和T-ALL,分类效果与常规形态学(morphology)、免疫学(immunology)、细胞遗传学(cytogenetics)和分子生物学(molecular biology)即MICM的分类符合率达97.6%.
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偏小二乘判别分析交叉验证在代谢组学数据分析中的应用
近年来,偏小二乘判别分析(PLSDA)方法在代谢组学研究中得到了广泛的应用,并成为一种标准的高维数据分析方法[1-2].PLSDA是一个有监督的学习方法,在分析代谢组学数据时往往由于变量过多而出现过拟合现象.判断PLSDA模型分类效果使用多的是交叉验证方法,Westerhuis等(2008)曾对代谢组学研究中PLSDA模型交叉验证的问题进行过深入细致的研究和阐述,并指出目前代谢组学中使用的PLSDA模型交叉验证方法仍然存在过拟合等问题[3].本文在简单介绍PLSDA及其交叉验证原理的基础上,给出一种新的评价PLSDA模型的交叉验证方法,并结合实例说明这种方法的有效性.