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首页近似约简理论在基因选择中的应用
“基于近似约简的基因选择方法 (2009年)”是一篇2009年的自然科学论文,主要研究如何利用基因微阵列数据来识别与疾病相关的基因,特别是针对癌症的分型、诊断和病理学研究。文章提出了一种基于近似约简的基因选择方法,旨在降低特征基因集的相关性,从而减少特征基因的数量,同时保持良好的分类能力。 论文首先指出基因微阵列数据具有矛盾决策系统的特性,这意味着在分析这些数据时可能会遇到不一致性和不确定性。基于此,作者们建立了近似分布约简理论,证明了矛盾系统在特定的近似分布集上可以达到协调。这个理论框架允许他们探讨不同近似分布集上的约简关系,为基因选择提供了一个新的视角。 在论文中,作者们提出了一种基于近似约简的基因选择算法。该算法通过分析基因之间的相关性和对疾病分类的影响,找到一个最小的核心基因集,这个核心基因集能够维持原有的分类性能,但其基因数量显著减少,降低了数据处理的复杂性。实验部分,他们使用两组实际的基因表达数据验证了该方法的有效性,结果显示这种方法在减少特征基因数量的同时,保持了良好的疾病分类效果。 关键词包括基因微阵列、基因选择和序值决策系统,表明论文涉及的主要领域是生物信息学和模式识别。此外,该研究受到国家自然科学基金的支持,表明其在学术界得到了认可。 论文的发表对于理解基因微阵列数据的处理方法,优化基因选择策略,以及在疾病研究和诊断中提高效率具有重要意义。通过减少特征基因的数量,不仅可以简化数据分析过程,还有助于发现关键的疾病相关基因,为后续的生物学实验和药物研发提供指导。
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第 卷第 期
年 月
江苏科技大学学报自然科学版
Journal of Jiangsu University of Science and TechnologyNatural Science Edition
Vol No
Feb
基 于 近 似 约 简 的 基 因 选 择 方 法
祁云嵩
孙怀江
宋余庆
谢军
南京理工大学 计算机科学与技术学院 江苏 南京
江苏科技大学 计算机科学与工程学院 江苏 镇江
摘要 为了对癌症等疾病分型诊断及进行病理学研究利用基因微阵列数据识别疾病相关基因考虑到了基因微阵列数
据是典型的矛盾决策系统在证明矛盾系统在近似分布集上是协调的这一事实的基础上提出了一套近似分布约简理论讨
论了不同近似分布集上约简之间的关系提出了基于近似约简的基因选择方法使用两组真实的基因表达数据对所提出的
方法进行了验证实验结果表明该方法能在保持分类能力的情况下降低特征基因集的相关性从而显著地减少特征基因
的数量
关键词 基因微阵列基因选择序值决策系统
中图分类号 TP文献标志码 A文章编号
收稿日期
基金项目 国家自然科学基金资助项目
作者简介 祁云嵩 男江苏如皋人博士研究生副教授研究方向为模式识别生物信息学Email qysujseducn
A gene selection method based on approximate reduction
Qi Yunsong
Sun Huaijiang
Song Yuqing
Xie Jun
School of Computer Science and Technology Nanjing University of Science and Technology Nanjing Jiangsu China
School of Computer Science and Engineering Jiangsu University of Science and Technology Zhenjiang Jiangsu China
Abstract To identify disease related genes from gene expression profiles DNA microarray has a very important
practical significance for disease such as cancer subtype discovery diagnosis and pathology studyGene selec
tion is a critical preprocessing technique for the DNA microarray data analysisGene sets of interest typically se
lected by usual ranking methods from DNA microarray data will contain many highly correlated genes and remain
high dimensionThinking of that DNA microarray data sets are typical inconsistent decision system with intro
duction of the concept of that a inconsistent decision system is consistent according to its approximate distribu
tion a set of notions of approximate distribution reduct are proposedAfter discussed the relations between the
lower and upper approximation reducts of a inconsistent decision system a gene selection method based on ap
proximate distribute reduct is obtainedThe experimental results on two publicly available DNA microarray data
sets lung cancer and NCI
tumors show that the proposed method got an equivalent classification effect
with significantly reduced number of selected gene
Key words DNA microarray gene selection ordered decision system
基因芯片是通过一组基因在不同组织样本中
的表达差异数据去研究生命现象及其本质的一种
技术目前这一技术已被广泛用于细胞发育疾病
研究药物发现遗传筛查和临床诊断等生命科学
的研究中
基因芯片实验数据基因微阵列数
据是典型的维数高样本少噪声高的数据集由
于功能相似的基因表达水平相关因此基因微阵
列数据中存在大量的在样本分类意义上的冗余基
因如何在高噪声背景下利用这种高维高相关
冗余 特点的有限样本基因表达谱数据识别对
生物组织样本分类有鉴别意义的特征基因或鉴
别基因这是生物信息学新的研究课题
基因选择是微阵列数据降维去除无关及冗余
基因提高样本分类准确率的重要手段目前用于
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weixin_38557670
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