【摘 要】
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目的:基因表达谱芯片技术的产生,为复杂疾病致病机理的研究提供了全局化的新视角,而计算机数据挖掘技术能够从这些大量的基因表达谱芯片数据中挖掘有用的信息和总结生命的规
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目的:基因表达谱芯片技术的产生,为复杂疾病致病机理的研究提供了全局化的新视角,而计算机数据挖掘技术能够从这些大量的基因表达谱芯片数据中挖掘有用的信息和总结生命的规律,从而也就开创了数据挖掘技术中的特征选择方法在分子生物学领域的新应用.然而传统的特征选择方法(主要指缠绕法和镶嵌法)致力于通过改善搜索算法和分类学习算法获得较优的特征子集,很少从特征自身的特点出发去进行相应的改善.该课题中,我们将重点从特征自身的特点,包括特征的局部性、稳定性、有效性、分类学的冗余性和生物学的相关性,以及特征的可解释性这几个方面进行改善,从而运用这些特征获得好的分类效能和明确的生物学意义.方法:局部性、稳定性和有效性的特征子集选择过程是在"局部特征选择与特征融合技术"方法模块中实现的,特征的分类效能评价在双重整合评价器和其它四种分类器中实现,分类学冗余而生物学相关的特征运用"分类学冗余而生物学相关特征的再寻找方法"实现,特征的可解释性通过将特征映射到基因功能分类体系Gene Ontology中实现.整个课题思路即在样本扰动技术的支持下,选用特征选择的镶嵌法,以决策树作为分类器产生一系列候选的局部(目标类样本区别于非目标类样本)特征子集,继而在分类效能的指导下挑选出具有两类鉴别力的有效的候选局部特征子集.通过特征融合技术,我们找出不依赖于训练样本结构分布的稳定的不同层次的核心基因簇集和非随机个体特征集,而特征的分类学效能采用双重整合评价器和其它四种分类器进行评价.进一步采用"分类学冗余而生物学相关特征的再寻找"方法,将找出的非随机稳定出现的特征删除以后再重复以上方法进行非随机个体特征的再挑选,回找到的尽可能多的基因并入非随机个体特征集中,最终的非随机个体特征集中的基因为特征基因.我们将这些特征基因映射到Gene Ontology中挖掘特征的生物学意义.整个特征选择的过程以分类器的分类效能为辅,特征子集的挑选为主,将分类效能作为一种筛选和评价尺度贯穿于特征选择的全过程.结论:从特征自身特点出发的特征选择方法可获得好的分类效能和生物学解释.
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