【摘 要】
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随着基因测序技术的快速发展,从基因层面对癌症进行研究已经成为了热门课题。本文主要研究关于筛选结肠癌T、N、M分期特征基因的数据挖掘方法,包括将统计学知识应用于癌症分
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随着基因测序技术的快速发展,从基因层面对癌症进行研究已经成为了热门课题。本文主要研究关于筛选结肠癌T、N、M分期特征基因的数据挖掘方法,包括将统计学知识应用于癌症分期特征基因筛选以及从两个不同的角度对现有筛选方法进行改进,主要内容如下:1.首先利用Kruskal-Wallis检验对T、N、M分期数据集基因分别进行初步筛选,然后利用多分类支持向量机特征递归消除(KSVM-RFE)算法并结合Fisher比准则对初筛的基因进行综合筛选,最后利用筛选的特征基因对样本进行分类。实证结果表明,与仅仅使用KruskalWallis检验初步筛选相比,采用本文算法筛选出的特征基因能够达到较好的分类效果。2.针对基因之间的冗余性问题,将最小冗余最大相关(MRMR)算法原理引入到KSVMRFE的排序评分准则中。在Kruskal-Wallis检验初步筛选基因之后,利用改进的KSVM-RFE以及Fisher比准则综合筛选T、N、M分期特征基因,并对样本进行分类。实证结果表明,改进KSVM-RFE之后能够筛选出更少的特征基因并且达到更高的分类效果。3.针对基因之间的冗余性问题,利用K均值聚类算法对Kruskal-Wallis检验初筛的基因进行聚类,从每一类簇中选取基因进行融合,利用KSVM-RFE以及Fisher比准则对融合后的基因进行进一步筛选,并利用筛选的特征基因对样本进行分类。实证结果表明,与不考虑基因冗余性的筛选方法相比,加入特征聚类思想的筛选流程能够选取较少的特征基因并取得较好的分类效果。
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