本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的復(fù)合核偏最小二乘模型在組學(xué)數(shù)據(jù)疾病預(yù)測和分類中的應(yīng)用

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【摘要】：目的:隨著生物技術(shù)的進(jìn)步,我們可以很容易地獲取大量的基因組數(shù)據(jù)�；诖罅炕蚪M數(shù)據(jù)的預(yù)測和分類為疾病的早期篩檢提供了一種代價(jià)小且效率高的方法。然而,基因和某個(gè)性狀之間的關(guān)系可能是非常復(fù)雜的,從基因到一個(gè)復(fù)雜性狀的轉(zhuǎn)化,不是多個(gè)獨(dú)立基因的簡單作用,而是涉及到很多基因之間復(fù)雜的交互作用,也就是說,這種轉(zhuǎn)化可以被看做是一個(gè)非線性映射問題。這些復(fù)雜的關(guān)系可能是由多種效應(yīng)產(chǎn)生的,比如,一個(gè)基因的自我調(diào)控或者基因之間的協(xié)作和競爭。由于這種復(fù)雜關(guān)系的存在,發(fā)展一個(gè)能夠捕捉這種非線性關(guān)系的功能強(qiáng)大而且高效的統(tǒng)計(jì)模型就顯的十分必要了。在我們的研究中,我們著眼于發(fā)展一個(gè)基于核偏最小二乘法的模型,該模型期望擁有更好的學(xué)習(xí)能力和泛化能力,并能夠整合多個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)源,獲得更好的預(yù)測或分類效果。方法:我們首先建立一個(gè)經(jīng)典的核偏最小二乘模型,然后通過一個(gè)多個(gè)核函數(shù)的凸組合計(jì)算出一個(gè)新的復(fù)合核函數(shù),最后我們用新的復(fù)合核函數(shù)代替之前經(jīng)典核偏最小二乘模型中的核函數(shù)以生成改進(jìn)的核偏最小二乘模型。在改進(jìn)的核偏最小二乘模型中的所有參數(shù)均通過遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。通過構(gòu)建適合的復(fù)合核函數(shù),我們的方法能夠解決并改善單個(gè)基因組數(shù)據(jù)源以及多個(gè)基因組數(shù)據(jù)源的預(yù)測和分類問題。我們提出的基于遺傳算法的復(fù)合核偏最小二乘模型的性能將通過相應(yīng)的模擬研究和真實(shí)數(shù)據(jù)研究來展示。結(jié)果:大量的模擬研究和真實(shí)數(shù)據(jù)研究表明我們提出的基于遺傳算法的復(fù)合核偏最小二乘模型在使用一個(gè)基因組數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)量性狀預(yù)測時(shí),能夠給出最大的21FQ和最小的RMSEP;當(dāng)使用基于三個(gè)基因組數(shù)據(jù)源(即micro RNA,m RNA和拷貝數(shù)變異)的核偏最小二乘核融合模型對兩種乳腺癌病人(三陰性和非三陰性)進(jìn)行分類時(shí),我們的核融合模型獲得了最大約登指數(shù)、最小分類錯誤率和馬修斯相關(guān)系數(shù)(MCC)。結(jié)論:我們提出了一個(gè)基于核偏最小二乘預(yù)測框架的復(fù)合核方法,該復(fù)合核具有好的學(xué)習(xí)能力和泛化能力;我們提出了一個(gè)基于核偏最小二乘分類框架的復(fù)合核方法,該復(fù)合核能夠有效地融合多個(gè)基因組以及其它組學(xué)數(shù)據(jù)源,從而獲得改進(jìn)的性能;遺傳算法能夠很好地解決核參數(shù)和核權(quán)重的優(yōu)化問題。
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R181

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本文編號：1179178