本文關(guān)鍵詞：基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京交通大學(xué)》 2012年

基于壓縮感知算法的基因表達(dá)數(shù)據(jù)分類的研究

任叢林  

【摘要】：癌癥的發(fā)生通常是由于細(xì)胞增長機(jī)制的失常而引起的,表現(xiàn)為細(xì)胞內(nèi)某些基因突變或表達(dá)異常所致,進(jìn)一步影響其他基因的表達(dá),從而導(dǎo)致一些蛋白質(zhì)分子的表達(dá)發(fā)生改變,因此產(chǎn)生了病理學(xué)上腫瘤的差異,形成了臨床診斷中的不同的癌癥類別。隨著20世紀(jì)90年代啟動的人類基因組計(jì)劃(Human Genome Project)的順利進(jìn)行,DNA微陣列技術(shù)的迅速發(fā)展給癌癥的臨床輔助診斷和治療帶來了新的希望,它在實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的基因表達(dá)數(shù)據(jù)可以使我們從基因水平對癌癥病因進(jìn)行分析和研究。但一次微陣列實(shí)驗(yàn)會同時(shí)產(chǎn)生數(shù)以萬計(jì)的基因表達(dá)數(shù)據(jù),對海量的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,從中提取有效的生物信息給人們的研究提出了新的挑戰(zhàn)。基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)分析是生物信息學(xué)領(lǐng)域研究的最重要內(nèi)容之一,作為研究的一種重要的方法,正確的對不同病理分型的癌癥進(jìn)行分類,對癌癥的臨床診斷和治療具有非常重要的意義。壓縮感知理論的提出和發(fā)展,給高維的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)處理帶來了新的啟發(fā)：如果可以在某個(gè)空間基下對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示,在對數(shù)據(jù)分類時(shí),特征選取不再是一個(gè)難點(diǎn),大量的特征值將成為算法中可利用的優(yōu)點(diǎn)。目前壓縮感知算法已經(jīng)成功的應(yīng)用于人臉識別的研究,并且取得了很好的分類效果�；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)同樣具有小樣本、高維性等特點(diǎn),本文將采用壓縮感知算法實(shí)現(xiàn)對基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類。 本文分析并實(shí)現(xiàn)了壓縮感知算法(Compressed Sensing, CS)并將其應(yīng)用于國際上通用的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類。首先將基因表達(dá)數(shù)據(jù)通過K近鄰算法對缺失值進(jìn)行添補(bǔ),將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；在此基礎(chǔ)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集,使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)造冗余字典,采用隨機(jī)分布的規(guī)范行矢量高斯矩陣構(gòu)造傳感矩陣,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行感知,利用更加簡單的I2范數(shù)優(yōu)化問題來求最小I0范數(shù)解,在變換域中采用近鄰法測試判斷測試樣本的所屬類別。從而實(shí)現(xiàn)壓縮感知算法對基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類。 經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn),本文實(shí)現(xiàn)了對基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類,利用本文提出的壓縮感知算法最終對三個(gè)國際上常用的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集分類都得到了很好的分類效果,分類準(zhǔn)確率達(dá)到了98.4%、99.3%、97%。而且壓縮感知算法避免了特征提取問題,提高了分類的速度和準(zhǔn)確率。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：R730.2;TP311.13
【目錄】：

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9 沈小喬;基因表達(dá)數(shù)據(jù)分類算法及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2005年

10 朱嬋;聚類算法在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[D];暨南大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：184658