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建立了一种基于不相交主成分分析（Disjoint PCA）和遗传算法（GA）的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱（Gene expression profiles）数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;用GA寻找区分能力最强的基因组;所识别基因的偶然相关性用统计方法评估.由于该方法考虑了基因间的协同作用更接近于基因的生物过程,从而使所识别的基因具有更好的差异表达能力.将该方法应用于肝细胞癌（HCC）样品的基因芯片数据分析,结果表明,所识别的基因