基因表达数据分类聚类相关资料（持续更新）

aaronwxb

特征选择方法——Rankgene

资料链接：http://genomics10.bu.edu/yangsu/rankgene/  （从网页上下载的源码有错，rankgene-1.1.tar.gz解压后需修改一下，文件/rankgene-1.1/load_genes.C第443行回退一行）

环境要求：
Supported operating systems and compilers
Operating System                     Compiler
Linux (Redhat 7.2/7.3)        gcc 2.96
Linux (Redhat 8.0)                       gcc 3.2

测试环境：gcc version 4.3.0 20080428 (Red Hat 4.3.0-8) (GCC)     OK

运行步骤：
1.准备
  $ gunzip rankgene-1.1.tar.gz

   $ tar -xvf rankgene-1.1.tar

   $ cd rankgene-1.1

   $ make

2.数据
标准格式（以源代码中测试数据为例）：
all-aml.txt    基因表达矩阵（所有数据用tab分隔）
Gene Description        Gene Accession Number        样本名1   样本名2 ...
基因1的名字    基因1的编号   表达值1 表达值2...
基因2的名字    基因2的编号   表达值1 表达值2...
...
all-aml-class.txt   
样本名、类名，用tab隔开

3.运行
./rankgene -m 7 -n 100 -o data/gene.list -i data/all-aml.txt -c data/all-aml-class.txt

参考文献：Y. Su, T.M. Murali, V. Pavlovic, and S. Kasif, “Rankgene:Identification of Diagnostic Genes Based on Expression Data,”
Bioinformatics, http://genomics10.bu.edu/yangsu/rankgene/,2003.

aaronwxb

aaronwxb 发表于 2013-4-26 21:17
特征选择方法——Rankgene

资料链接：http://genomics10.bu.edu/yangsu/rankgene/  （从网页上下载的源码 ...

sorry，忘传附件了~
该版本已修复源代码bug，运行结构在文件/data/gene.list 中

aaronwxb

特征选择方法——mRMR

在线资料：http://penglab.janelia.org/proj/mRMR/

windows32位版运行，从dos界面到目录下直接用命令运行

参考论文：H. Peng, F. Long, and C. Ding, “Feature Selection Based on Mutual Information: Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, and Min-Redundancy,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 27, no. 8, pp. 1226-1238, Aug. 2005.