水稻作為我國的重要糧食作物之一,各類病蟲害的侵襲已嚴(yán)重影響了其品質(zhì)和產(chǎn)量,水稻的抗病性研究意義重大。隨著基因芯片技術(shù)的飛速發(fā)展,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析水稻基因表達(dá)數(shù)據(jù),并從中挖掘水稻抗病基因,成為水稻抗病性研究的新手段。與病蟲害相關(guān)的水稻基因芯片數(shù)據(jù)多具樣本少、維度高、噪聲大、冗余度高等特點,要做到抗病基因的精確預(yù)測難度較大。本文針對水稻基因表達(dá)數(shù)據(jù)特點,圍繞特征選擇模型的構(gòu)建、水稻抗病基因的預(yù)測與抗病基因的功能分析展開了研究,主要結(jié)果如下:（1）構(gòu)建了以mRMR算法和改進(jìn)的Relief算法作為特征預(yù)選過濾器,以SVM分類精度作為評估函數(shù)的mRMR-Relief-SVM混合特征選擇模型。首先,利用mRMR最大相關(guān)最小冗余特征選擇方法對基因進(jìn)行重要性排序,基于支持向量機(jī)SVM分類器,序貫引入排序基因并依訓(xùn)練集交叉測試精度去冗余,得特征基因子集A;同時,利用改進(jìn)的Relief特征選擇方法得到指定權(quán)重以上的排序基因,基于SVM序貫引入排序基因并依訓(xùn)練集交叉測試精度去冗余,得特征基因子集B;最后,合并兩組特征基因子集A和B得到最終的特征基因子集C。（2）基于mRMR-Relief-SVM模型預(yù)測... 

【文章來源】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基因芯片技術(shù)流程

圖 2-2 GEO 數(shù)據(jù)構(gòu)成Figure 2-2 GEO data of composition臺（Platform）描述了在相關(guān)試驗中被測定的內(nèi)容，每個平臺都PL7252，通過平臺的信息介紹，可以了解到測定目標(biāo)的物理試寡核苷酸探針組，或者是 cDNA、SAGE 標(biāo)簽等，當(dāng)用戶需要查標(biāo)記時，可以通過平臺信息查找得到。Sample）是待測試的物種個體，它以平臺為基礎(chǔ)，通過使用相關(guān)中，在該平臺下測定的生物信息描述，每個樣本具有唯一，樣本信息除了描述待測物種的平臺測定信息之外，還有關(guān)于該程中的操作環(huán)境、處理方式等介紹，是用戶了解研究物種生物信Series）是把某次實驗的所有相關(guān)樣本構(gòu)成一個集合，通過系列樣本之間的關(guān)聯(lián)信息，還可能會有測試者提交的一些重點描述怎樣關(guān)聯(lián)，挑選樣本的步驟，是怎樣獲取到樣本信息的。系列用戶對某一物種進(jìn)行相關(guān)性分析或者是聚類的良好數(shù)據(jù)源，每

圖 2-3 Relief 系列算法原理Figure 2-3 Principle of Relief法相關(guān)（mRMR）[21]-[22]，該特征選擇方法據(jù)最大統(tǒng)計依賴性準(zhǔn)則來選擇特征。方法與傳統(tǒng)特征選擇方法的最大區(qū)別在于之上，還考慮了候選特征之間的相關(guān)性，并特征之間的冗余度。最大相關(guān)的定義為公式 xSiiIxcSD ScD(;)1max (,), xxSijijIxxSRSR,2(;)1min (),特征集合; S 為特征空間維數(shù)，c 為目標(biāo)類別信息。 (,)I xx為特征x 與特征x 之間的

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3452787