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題名：建構cDNA生物晶片之二元資料挖礦模式及其實證研究
書刊名：資訊管理學報
作者：簡禎富／林國勝
作者(外文)：Chien, Chen-fu／Lin, Kuo-sheng
出版日期：2006
卷期：13:4
頁次：頁133-159
主題關鍵詞：生物晶片；資料挖礦；決策樹；微陣列技術；顯著性分析；Biochip；Data mining；Decision tree；Microarray；Significant analysis of microarray
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生物晶片之基因微陣列技術(microarray)及基因選殖技術(gene cloning)的突破，加上資訊科技的進展能力，使得生物科技和生物晶片的研究和應用在過去十年有非常蓬勃的發展，也因而衍生許多資料處理和分析的問題亟待克服，特別是生物晶片資料變數多而樣本數少的問題。本研究目的係針對cDNA生物晶片之二元資料的特性，發展生物晶片資料挖礦(Data Mining)方法和模式藉以探索與尋找疾病與特定基因的關係，並建構其規則以作為醫療診斷決策支援參考。本研究並採用史丹佛大學晶片資料庫中乳癌晶片資料以驗證研究效度，從四萬多個基因與64個樣本當中，使用顯著性分析(Significant Analysis of Microarray)與決策樹(Decision Tree)挖掘出具影響力的基因及診斷決策規則，從中萃取有價值之資訊，研究結果可以驗證本研究所提出之方法的效度。
Owing to increasing breakthroughs for microarray in biochips and gene cloning technologies, biotechnology is now an emergent and promising industry worldwide. Although information technology advancements enable complex calculation and comprehensive data storage involved in biotechnology, a number of critical issues need to be addressed for both practice and research needs. This study aims to develop a data mining framework for analyzing huge bio-chip data that are different from the data addressed in manufacturing and service industries. In particular, specific genes between normal and abnormal individuals were extracted in decision rules to clarify the relationships among genes, and diseases. We adopt the breast cancer patient cDNA microarray dataset for validating the proposed approach. We firstly extracted significant genes from more than 44,000 genes and then use decision tree to derive classification rules to support medical diagnosis. The results showed practical viability of this approach.
期刊論文
1.王鴻儒、簡禎富、李培瑞、徐紹鐘(20020600)。決策樹資料挖礦架構及其於半導體製程之實證研究。科技管理學刊，7(1)，137-160。new window  延伸查詢new window
2.簡禎富、蕭禮明、王興仁(20040700)。建構半導體製造管理目標層級架構與製造資料之資料挖礦。工業工程學刊，21(4)，313-327。new window  延伸查詢new window
3.簡禎富、王興仁、陳麗妃(20050300)。利用資料挖礦提升半導體廠製造技術員人力資源管理品質。品質學報，12(1)，9-28。new window  延伸查詢new window
4.Chien, C.-F.、Chen, S. L.、Lin, Y. S.(2002)。Using Bayesian network for fault location on distribution feeder of electrical power delivery systems。IEEE Transactions on Power Delivery，17(13)，785-793。  new window
5.Peng, J.-T.、Chien, C. F.、Tseng, T. L. B.(2004)。Rough Set Theory for Data Mining for Fault Diagnosis on Distribution Feeder。IEE Proceedings - Generation, Transmission, and Distributions，151(6)，689-697。  new window
6.Tusher, V.、Tibshirani, R.、Chu, G.(2001)。Significance Analysis of Microarrays Applied to the Ionizing Radiation Response。Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，98(9)，5116-5121。  new window
7.簡禎富、林鼎浩、劉巧雯、彭誠湧、徐紹鐘、黃佳琪(20020300)。建構晶圓圖分類之資料挖礦方法及其實證研究。工業工程學刊，19(2)，23-38。new window  延伸查詢new window
8.簡禎富、李培瑞、彭誠湧(20030700)。半導體製程資料特徵萃取與資料挖礦之研究。資訊管理學報，10(1)，63-84。new window  延伸查詢new window
9.簡禎富、林鼎浩、彭誠湧、徐紹鐘(20010700)。建構半導體晶圓允收測試資料挖礦架構及其實證研究。工業工程學刊，18(4)，37-47。new window  延伸查詢new window
10.簡禎富、吳文婷(1997)。醫療決策分析：以唐氏症之診斷為例。醫療資訊雜誌，6，39-53。new window  延伸查詢new window
11.彭誠湧、簡禎富(2003)。Data Value Development to Enhance Competitive Advantage: A Retrospective Study of EDA Systems for Semiconductor Fabrication。International Journal of Services Technology and Management，4(4-6)，365-383。  new window
12.Gregory, P.、Tamayo, P.(2003)。Microarray Data Mining: Facing the Challenges。Knowledge Discovery and Data Mining，5(2)，1-5。  new window
13.Kass, G. V.(1980)。An Exploratory Technique for Investigation Large Quantities of Categorical Data。Applied Statistics，29，119-127。  new window
14.Kristina, A. K.、Salter, L. A.(2004)。A Comparison of Methods for Estimating the Transition: Transversion Ration from DNA Sequences。Molecular Phylogenetics and Evolution，32，495-503。  new window
15.Mukherjee, S. N.(2003)。Gene Ranking Using Bootstrapped P-value。Knowledge Discovery and Data Mining，5(2)，16-22。  new window
16.Nadimpally, V.、Zaki, M.(2003)。A Novel Approach to Determine Normal Variation in Gene Expression Data。Knowledge Discovery and Data Mining，5(2)，6-11。  new window
17.Shoemaker, J.、Painter, I.、Weir, B.(1999)。Bayesian Statistics in Genetics。Trends in Genetics，15(9)，354-358。  new window
18.Simon, R.(2003)。Supervised Analysis When the Number of Candidate Feature (p) Greatly Exceeds the Number of Cases (n)。Knowledge Discovery and Data Mining，5(2)，31-36。  new window
19.Sørlie, T.、Perou, C.、Tibshirani, R.、Aas, T.、Geisler, S.、Johnsen, H.、Hastie, T.、Eisen, M.、Rijn, M.、Jeffrey, S.、Thorsen, T.、Quist, H.、Matese, J.、Brown, P.、Botstein, D.、Lønning, P.、Børresen-Dale, A.(2001)。Gene Expression Patterns of Breast Carcinomas Distinguish Tumor Subclasses with Clinical Implications。Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，98(19)，10869-10874。  new window
20.Troyanskaya, O.、Dolinski, K.、Owen, A.、Altman, R.、Botstein, D.(2003)。A Bayesian Framework for Combining Heterogeneous Data Sources for Gene Function Prediction (in Saccharomyces Cerevisiae)。Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，100(14)，8348-8353。  new window
21.Yun, H.、Ha, D.、Hwang, B.、Ryu, K.(2003)。Mining Association Rules on Significant Rare Data Using Relative Support。The Journal of Systems and Software，67，181-191。  new window
會議論文
1.Fayyad, Usama(1997)。Data Mining and Knowledge Discovery in Databases: Implications for Scientific Databases。沒有紀錄。2-11。  new window
2.Chen, X.(2003)。Gene Selection for Cancer Classification Using Bootstrapped Genetic Algorithms and Support Vector Machines。0。504-505。  new window
3.Chuang, H.、Liu, H.、Brown, S.、McMunn-Coffran, C.、Kao, C.、Hsu, F.(2004)。Identifying Significant Genes from Microarray Data。0。358-365。  new window
4.Khabzaoui, M.、Dhaenens, C.、Talbi, E.(2004)。A Multicriteria Genetic Algorithm to Analyze DNA Microarray Data。0。1874-1881。  new window
5.Miyamoto, T.、Uchimura, S.、Yoshihiko, H.、Iizuka, N.、Oka, M.、Yamada-Okabe, Y.(2003)。Comparative Study of Feature Selection Methods on Microarray Data。0。82-83。  new window
6.Wu, Y.、Zhang, A.(2004)。Feature Selection for Classifying High-dimensional Numerical Data。0。251-258。  new window
圖書
1.Hartigan, J. A.(1975)。Clustering algorithms。New York, NY：John Wiley & Sons。  new window
2.Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2000)。Data mining: Concepts and techniques。Morgan Kaufmann Publishers。  new window
3.何國傑、葉開溫、鄭石通、靳宗洛(2001)。基因工程與生物技術概論－基因選殖與DNA分析。基因工程與生物技術概論－基因選殖與DNA分析。臺北縣新店市。  延伸查詢new window
4.江晃榮(2003)。經濟巨人Bio－生物科技的千億商機。經濟巨人Bio－生物科技的千億商機。臺北。  延伸查詢new window
5.耿直、鄔宏潘、謝邦昌、趙雅婷、蘇志雄(2003)。生物醫學統計學--理論與資料分析應用。臺北：鼎茂圖書出版有限公司。  延伸查詢new window
6.Baldi, P.、Brunak, S.(2004)。Bioinformatics: The Machine Learning Approach。Bioinformatics: The Machine Learning Approach。London, UK。  new window
7.Bergeron, B.(2002)。Bioinformatics Computing。Bioinformatics Computing。New Jersey。  new window
8.Breiman, L.、Friedman, J. H.、Olshen, R. A.、Stone, C. J.(1984)。Classification and Regression Tree。Belmont, CA：Wadsworth。  new window
9.Lesk, A. M.(2002)。Introduction to Bioinformatics。Introduction to Bioinformatics。New York, NY。  new window
其他
1.Chien, C. F.，Wang, W. C.，Cheng, J. C.(2006)。Data Mining for Yield Enhancement in Semiconductor Manufacturing and an Empirical Study，0。  new window
 
 
 
 
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