Gene Selection Using High Dimensional Gene Expression Data: An Appraisal

基因 选择(遗传算法) 基因表达 降维 微阵列分析技术 计算生物学 DNA微阵列 生物 基因表达谱 微阵列 基因选择 基因芯片分析 数据挖掘 遗传学 计算机科学 人工智能
作者
Abhishek Bhola,Shailendra Singh
出处
期刊:Current Bioinformatics [Bentham Science Publishers]
卷期号:13 (3): 225-233 被引量:31
标识
DOI:10.2174/1574893611666160610104946
摘要

Microarray technology allows us to study the gene expression levels of thousands of genes over different experimental conditions in a single go. The gene expression data provided by microarray technology is of enormous size i.e. high dimensional which makes the downstream analysis a very challenging task. The gene selection is an essential process which removes the problem of dimensionality by removing irrelevant and unwanted genes from gene expression data. A variety of gene selection techniques are available in the literature which are used widely to find the most informative and significant genes from the given gene expression dataset. This paper reviews different aspects of gene selection and other research issues which came across while analyzing gene expression data. The article provides a brief overview of the gene selection for high dimensionality reduction in gene expression data. Keywords: Gene selection, gene expression data, feature extraction, high dimensionality, dimensionality reduction, microarray.
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