本文關(guān)鍵詞：基因表達(dá)譜的非參缺失森林填補(bǔ)算法研究

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【摘要】：目的評估不同基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)集下,多種算法在缺失數(shù)據(jù)中的填補(bǔ)效果,并分析其對無監(jiān)督基因表達(dá)譜聚類的影響。方法在不同缺失比例的情況下,分別采用非參缺失森林填補(bǔ)法、貝葉斯線性回歸法、蒙特卡洛多重填補(bǔ)法和K鄰近填補(bǔ)法進(jìn)行填補(bǔ),通過均方根誤差(NRMSE)和聚類準(zhǔn)確率(F值)兩個指標(biāo)來評估不同方法的填補(bǔ)效能和聚類效果,并用模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試和乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗證。結(jié)果隨著缺失比例的增加,四種填補(bǔ)方法的NRMSE都逐漸上升;任意缺失比例下,相比于其他三種方法非參缺失森林填補(bǔ)法的填補(bǔ)優(yōu)勢明顯。缺失比例為5%、10%、20%和30%的乳腺癌數(shù)據(jù)集,非參缺失森林填補(bǔ)法的NRMSE依次為0.1951(95%CI,0.1945~0.1953)、0.2776(95%CI,0.2783~2791)、0.4003(95%CI,0.3986~0.4002)和0.4974(95%CI,0.4658~0.5104);聚類效果的準(zhǔn)確率為1.0、0.91、0.88和0.82。結(jié)論非參缺失森林填補(bǔ)算法實現(xiàn)簡單,對數(shù)據(jù)集的要求較低,比傳統(tǒng)填補(bǔ)算法具有更好的穩(wěn)定性和精確度,可保留較多的基因信息供后續(xù)的功能聚類等分析。
【作者單位】： 第三軍醫(yī)大學(xué)軍事預(yù)防醫(yī)學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室;
【關(guān)鍵詞】： 基因表達(dá)譜 缺失數(shù)據(jù) 缺失森林法 聚類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(81273178,81573254)
【分類號】：Q811.4
【正文快照】： 生物醫(yī)學(xué)研究中基因表達(dá)微陣列是一種強(qiáng)有力的工具,但現(xiàn)存的很多分析方法都要求微陣列的數(shù)據(jù)是完整的。由于存在多種原因,如不充分的實驗方案,圖像損壞,芯片上的灰塵或劃痕等,使得實際上獲得的數(shù)據(jù)陣列通常是有缺失的,這在一定程度上影響了數(shù)據(jù)后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性,

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本文編號：697923