基于基因表達譜的胃癌預測模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于胃癌基因表達數(shù)據(jù),運用信息科學的方法和技術建立胃癌的預測模型,對胃癌的識別具有重要意義,也是當前生物信息學研究的重要課題。本文針對胃癌的預測問題,從系統(tǒng)科學和信息科學的角度,采用機器學習和計算機技術,就胃癌的特征基因選取問題和預測分類問題,基于基因表達數(shù)據(jù)進行了研究,取得如下研究成果： 第一,針對胃癌特征基因選取的研究本文在綜合聚類和相關系數(shù)的基礎上把C均聚類算法和相關系數(shù)算法相融合提出了用于胃癌特征基因選取算法:C-XGX

2、S算法。該方法首先對基因進行聚類,然后選出每一類的“代表基因”作為特征基因。與信噪比指標相比,C-XGXS算法在選取特征基因過程中既考慮了基因與樣本類別之間的關系又考慮了基因與基因之間的關系,從而去除了信噪比指標的缺點。用兩種指標選取基因在相同預測模型上進行預測。實驗結果表明,用本文提出的方法選取的基因包含更多的預測信息,具有更高的使用性和有效性。 第二,針對胃癌預測模型的研究本文建立了兩種胃癌預測模型,分別是三層BP網(wǎng)絡模型和

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