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用量子行走进行疾病基因优选
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
网络导向的随机森林算法在基因表达数据分析中有助于疾病模块识别，但疾病预测效果不如标准随机森林。该算法在基因与疾病独立时识别准确，但可能产生误导性基因选择。经验分析表明，该算法能识别与乳腺癌相关的基因模块。
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关键要点
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网络导向的随机森林算法在基因表达数据分析中对疾病模块和通路识别表现出一定性能。
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在疾病预测方面，网络导向的随机森林不如标准随机森林。
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该算法在疾病基因形成模块且基因与疾病状态独立时能够更准确地识别基因。
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使用网络信息时，尤其在中心基因上，可能产生虚假的基因选择结果。
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对TCGA的乳腺癌数据集的经验分析显示，该算法能够识别与孕激素受体（PR）状态相关的基因模块。
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