【文件属性】：
文件名称：用matlab对多元回归方程预测代码-MVIAm:MVIAm
文件大小：31KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-19 09:14:38
系统开源
用matlab对多元还原概率预测代码用于识别生物标志物的基因表达数据的多视图综合分析
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代码版本
1.0。
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一、摘要
微阵列技术的广泛应用产生了大量公开可用的基因表达数据集。
然而，由于
(1)
高噪声，使用生物统计学和机器学习方法分析基因表达数据是一项具有挑战性的任务；
(2)
样本量小，维数高；
(3)
批次效应和
(4)
重要生物标志物的低重现性。
这些问题揭示了基因表达数据的复杂性，从而大大阻碍了微阵列技术在临床应用中的应用。
综合分析提供了解决这些问题的机会，并提供了对生物系统的更全面的了解，但当前的方法有几个局限性。
这项工作利用最先进的机器学习开发技术，对多个基因表达数据集进行整合、分类和识别重要生物标志物。
我们设计了一个新的集成框架，MVIAm
-
基于多视图的微阵列数据集成分析，用于识别生物标志物。
它应用多种跨平台归一化方法将多个数据集聚合成一个多视图数据集，并利用强大的学习机制多视图自步学习
(MVSPL)
在癌症分类问题中进行基因选择。
我们使用模拟数据和乳腺癌和肺癌的研究
【文件预览】：
MVIAm-master
----real()
--------meta_function_Pamr.R(4KB)
--------Ensemble_EN.R(4KB)
--------Lung_main_study_metadata.csv(192B)
--------breast_main_study_metadata.csv(182B)
--------Function.R(9KB)
--------Lung_sample_metadata.csv(10KB)
--------MVSPL.R(6KB)
--------LR.R(2KB)
--------breast_sample_metadata.csv(4KB)
--------preprocess_data.R(3KB)
--------meta_function_Install.R(580B)
--------SPL.R(2KB)
--------meta_function.R(12KB)
----simulation()
--------Simulation_data.m(2KB)
--------Simu_SPL.R(2KB)
--------Simu_MVSPL.R(6KB)
--------Function.R(9KB)
--------Simulation_aggregate.R(2KB)
--------Simu_EnsembleEN.R(3KB)
--------Simu_LR.R(2KB)
----README.md(15KB)