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。

《重慶大學(xué)》 2012年

基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類方法研究

于攀  

【摘要】：當(dāng)今社會(huì)隨著人們生活水平的提高以及生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣的改變，腫瘤的發(fā)病率和死亡率迅速上升，已成為威脅人類健康的主要疾病。腫瘤的早期診斷和治療是減少腫瘤患者死亡率的關(guān)鍵。 臨床上常用的腫瘤檢查方法包括有創(chuàng)檢查和無創(chuàng)檢查。不管是有創(chuàng)還是無創(chuàng)檢查，都需要根據(jù)檢查結(jié)果做出診斷，即分類。但當(dāng)前的腫瘤分類技術(shù)高度依賴于病理學(xué)工作者對(duì)腫瘤組織的主觀判斷，靠他們的觀察診斷難以避免經(jīng)驗(yàn)差異、疲勞疏忽等人為因素的影響，誤診、漏診等情況時(shí)有發(fā)生。而基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類系統(tǒng)能夠避免人為的主觀因素帶來的誤判，完全基于客觀的數(shù)據(jù)做出客觀的評(píng)價(jià)，因此一個(gè)速度快，準(zhǔn)確率高的分類系統(tǒng)是當(dāng)前基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類所面臨的最大困難。 而基因表達(dá)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高維小樣本的特性，并且由于人為因素、環(huán)境改變等也會(huì)引入復(fù)雜的噪聲。如果直接對(duì)其進(jìn)行分類，誤差太大，因此在分類之前必須采用有效的降維算法對(duì)其進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn)（即特征提取）。本文在分析傳統(tǒng)的降維算法（如PCA、LDA、LPP、NPE等）的同時(shí)，引入了子空間的圖嵌入降維算法，并將這些降維算法及其擴(kuò)展置于圖嵌入框架中。然而這些方法都要分解稠密矩陣，使得運(yùn)算時(shí)間和耗費(fèi)的物理內(nèi)存迅速上升，分類正確率卻不高。為了克服這些缺點(diǎn)，引入譜回歸（Spectral Regression，SR）分析算法用于對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。降維的最終目的是進(jìn)行分類，本文實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了各種分類方法，在k-近鄰的基礎(chǔ)上提出了核空間k-近鄰分類算法，同時(shí)吸取支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，并結(jié)合譜回歸降維算法，最終將核空間k-近鄰—支持向量機(jī)（KKNN-SVM）用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類。例如，在對(duì)數(shù)據(jù)集4_Tumors用譜回歸進(jìn)行降維后，分別用k-近鄰和核空間k-近鄰分類時(shí)，每類選取4個(gè)訓(xùn)練樣本的情況下，前者識(shí)別率達(dá)到88.98%，后者為91.01%。該方法大大節(jié)省了計(jì)算機(jī)的物理開銷和時(shí)間開銷，，為臨床診斷和治療提供決策支持。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP18;R730.4
【目錄】：

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【引證文獻(xiàn)】

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8 梅楨;申琦;冶保獻(xiàn);;用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)模式識(shí)別的KNN和SVM集成算法[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第26屆學(xué)術(shù)年會(huì)化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

9 張文廣;李金泉;菊林花;賴雙英;;應(yīng)用Affymetrix基因芯片數(shù)據(jù)集開發(fā)基因表達(dá)的秩分析方法[A];遺傳學(xué)進(jìn)步與人口健康高峰論壇論文集[C];2007年

10 盧學(xué)春;楊波;于力;朱宏麗;范輝;姚善謙;樓方定;;靶向上調(diào)ID4基因表達(dá)藥物及其抗白血病作用的生物信息學(xué)預(yù)測(cè)、分析和驗(yàn)證[A];中國(guó)科協(xié)海峽兩岸學(xué)術(shù)研討會(huì)——2008血液腫瘤論壇會(huì)議會(huì)編[C];2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張煥萍;面向基因表達(dá)數(shù)據(jù)的致病基因挖掘方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

2 陸慧娟;基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤分類算法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2012年

3 程慧杰;基于模式識(shí)別方法的基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

4 蔡瑞初;基因表達(dá)數(shù)據(jù)挖掘若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2010年

5 陳偉;群體智能算法及其在基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類中的應(yīng)用[D];江南大學(xué);2011年

6 劉克欽;基于生物信號(hào)通路的復(fù)雜疾病標(biāo)志物識(shí)別與研究[D];上海大學(xué);2013年

7 王廣云;腫瘤基因芯片表達(dá)數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

8 張志勇;系統(tǒng)生物學(xué)的兩個(gè)課題研究[D];上海大學(xué);2013年

9 蔡立軍;基因分類及基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析方法的研究[D];湖南大學(xué);2007年

10 邱浪波;基因芯片表達(dá)數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄧慶山;聚類分析及其在基因表達(dá)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2004年

2 劉月明;基因表達(dá)聚類分析方法研究[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2001年

3 陳佳妮;基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中IGA-FCM聚類算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北林業(yè)大學(xué);2010年

4 周鵬;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法研究及在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2004年

5 張禮;尋找差異基因的概率方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

6 張彥琦;基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建立的數(shù)學(xué)模型研究[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2003年

7 張志國(guó);基于生成樹基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類方法分析[D];東北大學(xué);2006年

8 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

9 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

10 楊小濤;支持向量機(jī)算法研究及在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2004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(hào)：82617