非負(fù)矩陣因子分解算法處理癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)的研究.pdf

1、腫瘤的發(fā)生和發(fā)展是一個復(fù)雜的多階段過程。它通常是由于某些基因突變和異常表達(dá)所致，或者進(jìn)一步影響另外一些基因的表達(dá)，從而導(dǎo)致細(xì)胞內(nèi)一些蛋白質(zhì)分子發(fā)生改變，并由此產(chǎn)生腫瘤病理學(xué)上的差異，因而形成了臨床診斷中的不同分類。能夠正確的對不同病理分型的腫瘤進(jìn)行分類，并找出導(dǎo)致其分型的差異表達(dá)基因，對腫瘤診斷和治療具有非常積極的意義。 本文根據(jù)腫瘤基因表達(dá)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特性和生物機(jī)理，研究其分類和差異表達(dá)基因提取方法，主要開展了以下工作：

2、 1．分析和實現(xiàn)了非負(fù)矩陣因子分解(NMF)算法，并提出將此算法用于胃癌基因表達(dá)數(shù)據(jù)的正常樣本與疾病樣本的分類，且分類正確率高達(dá)98.41％。同時，本文將NMF算法推廣到結(jié)腸癌樣本的分類中，正確率達(dá)到88.10％。研究結(jié)果表明，本文方法對疾病的臨床診斷和生物醫(yī)學(xué)研究有重要的參考和借鑒作用。 2．基于NMF算法提出了差異表達(dá)基因的提取方法。該方法主要通過分析基因與集合基因之間在數(shù)值表達(dá)上的相互關(guān)系，提取在胃癌組織中有顯著上調(diào)表達(dá)或