【摘要】：為了得到具有強分類信息的極少結(jié)腸癌特征基因,實現(xiàn)對結(jié)腸癌患者的準確識別,文中提出結(jié)腸癌患者診斷的基因標志物識別算法.首先提出基因密度和基因距離的概念,構(gòu)造以基因密度和基因距離分別為橫縱坐標的基因2D空間散列圖,選擇處于密度峰值點的基因構(gòu)成優(yōu)選基因子集,然后采用密度峰值K中心點(DP_K-medoids)算法對降維后的結(jié)腸數(shù)據(jù)集樣本進行聚類分析.基因距離和樣本距離分別采用歐氏距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離和夾角余弦距離度量.實驗表明,在夾角余弦距離下,文中算法可以選擇到具有高準確率、高靈敏度、高特異度和高馬修斯相關(guān)系數(shù)的規(guī)模較小的結(jié)腸癌基因子集.
[Abstract]:In order to obtain few characteristic genes of colon cancer with strong classification information and realize accurate recognition of colon cancer patients, an algorithm of gene marker recognition for diagnosis of colon cancer patients is proposed in this paper. Firstly, the concept of gene density and gene distance is proposed. A 2D spatial hash map of gene is constructed, in which the gene density and gene distance are respectively vertical coordinates, and the genes at the peak of density are selected to form the optimal gene subset. Then the density peak K center point (DP_K-medoids) algorithm is used to cluster the colon data set after dimension reduction. The genetic distance and sample distance were measured by Euclidean distance, Manhattan distance, Chebyshev distance and angle cosine distance. Experiments show that the proposed algorithm can select a small subset of colon cancer genes with high accuracy, high sensitivity, high heterogeneity and high Mathews correlation coefficient under the angle cosine distance.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61673251) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費重點項目(No.GK201701006) 陜西省科技攻關(guān)項目(No.2013K12-03-24) 陜西師范大學(xué)研究生培養(yǎng)創(chuàng)新基金項目(No.2016CSY009,2015CXS028)資助~~
【分類號】：R735.35;TP18

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本文編號：2384076