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-分子建模预测

Demo结果

 

Demo结果解读

选用了目前主流的分类器(比如SVM,KNN)以及筛选特征值的方法(贪婪算法)筛选并建立稳定的模型,帮助客户筛选到灵敏度与特异性高的maker。

 

分子建模预测

采用模式识别与数据挖掘技术有效进行模型的构建,将部分数据拿来做训练集预测模型,然后部分数据作为测试数据集(独立样本)来验证模型的准确性。目的在于利用实验数据来筛选出一批靶标基因,并以此构建模型。小样本数据的建模在于筛选并评判maker的稳定性,便于后期实验验证;大样本数据的建模用于进行早期诊断、疾病预测。采用方法分为:线性分类器以及非线性分类器,并利用了Leave-one-out cross-validation (LOOCV)以及cross-validated misclassification error rate的筛选策略找到优选MARKER。

 

分析要求

  1. 小样本建模:样本数在20以上;
  2. 大样本建模:样本数在100以上;
  3. 数据类型:表达,甲基化,CNV,SNP均可。

 

提供结果

  1. 图片格式:ROC曲线图,TIFF格式;
  2. 文本文件:样本的分类情况,灵敏度与特异性,maker的权重(线性分类器结果)。