腫瘤基因表達譜分類的特征基因選擇研究.pdf

1、目前，惡性腫瘤的治療依然是當今世界的難題，發(fā)病類型多樣而且難于治愈。早期診斷和精確分類有助于對患者進行有效的臨床治療，在最大程度上挽救寶貴的生命。當今，對腫瘤診斷和分類的主要手段是通過組織病理學特征進行判斷的。但是，這個方法有一個固有的缺點。因為，某些腫瘤類型的組織病理學特征很相似，但是在臨床治療反應和預后上具有顯著差異，這容易導致病患接受不利治療。
　　 基因芯片技術是一種可以高通量研究基因表達變化的分子技術，通過基因芯片技術

2、可以大規(guī)模檢測腫瘤的基因表達情況，從而獲得腫瘤基因表達譜。因為腫瘤在基因表達變化方面呈現(xiàn)高度的異質(zhì)性，通過腫瘤基因表達譜可以區(qū)分那些組織特征相似的腫瘤類型，從而實現(xiàn)對惡性腫瘤的早期診斷和精確分類。因此基因芯片技術具有很大潛力發(fā)展為對腫瘤實現(xiàn)簡便、快捷診斷與分類的工具，這無疑可以對患者和社會帶來巨大的益處。
　　 基于基因表達譜分類包含兩個重要的部分：特征基因選擇（featuregeneselection）和分類器構建（class

3、ifier construction）。在基因表達譜獲取過程中，由于非特異性雜交等原因，產(chǎn)生于基因芯片技術的基因表達譜數(shù)據(jù)具有較大的實驗誤差。同時，由于實驗成本較高導致實驗樣本很少，而檢測的基因數(shù)目很多可達上萬，這導致基因表達譜數(shù)據(jù)包含大量的無關基因，是典型的高維、高噪問題。另外，由于存在大量相關性很強的基因，導致分類上存在的冗余信息很多。對于這種充滿冗余信息且高維高噪的數(shù)據(jù)，通過特征選擇獲得與疾病相關的特征基因對于分類問題顯得尤為重要

4、。GA/KNN方法是一種成功的wrapper式特征基因選擇方法。自提出以來，其實用價值已在國際上獲得廣泛認可。我們在MATLAB下實現(xiàn)了GA/KNN方法，并通過實驗驗證了我們的實現(xiàn)過程，最后我們對GA/KNN的成功之處進行了總結。在總結已有工作成果的基礎上，我們嘗試提出了一種新的特征選擇方法GA/WV。通過公開的基因表達譜的數(shù)據(jù)分析實驗驗證，證明我們的GA/WV可以應用到二類或多類的特征基因選擇問題，并對我們的GA/WV方法的某些性能進