改进迹比算法与信息增益法在基因表达数据选择中的高效应用

本文主要探讨了基因表达数据在信息学医学领域的应用，特别是针对基因选择过程中迹比算法的改进策略。作者Shruti Mishra和Debahuti Mishra来自印度锡克沙奥阿南萨丹大学，他们关注的是如何通过利用高维度微阵列数据来深入研究基因调控网络（GRN）的构建与优化。 基因选择是构建GRN的关键步骤，因为选择恰当的基因集合能够揭示网络的核心功能。研究者提出了两种基因选择方法：一是信息增益，这是一种传统的生物信息学方法，它将数据集重新组织并通过迹比（Tracking Ratio, TR）算法进行整合。迹比算法在寻找最优基因子集时考虑了信息的重要性。 第二项创新是投影修改TR算法，该算法对原有评分基础进行了优化，旨在提高识别权重矩阵的准确性。这种方法旨在在保持网络复杂性的同时，以较少的基因数量达到较高的预测精度。为了验证这两种算法的有效性，研究者使用了多种分类器，包括弹性传播、快速传播、反向传播、曼哈顿传播、径向基函数神经网络和支持向量机（SVM），对数据进行了细致的分类和性能评估。 通过对比与原始迹比算法的结果，研究发现，改进后的算法不仅提高了基因选择的效率，而且在保持预测性能的同时，显著减少了所需的基因数量。这对于实际的生物医学研究具有重要意义，因为它简化了GRN模型的构建过程，减少了实验成本，同时也可能揭示出更为精细的基因调控模式。 本文的研究成果为基因表达数据分析提供了新的视角和实用工具，有助于科学家们更有效地解析基因调控网络，推动医学领域的疾病机制理解与治疗策略的发展。