用于基因芯片和質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析的混合模型研究.pdf

1、隨著高通量生物技術(shù)的長足發(fā)展，基岡芯片和質(zhì)譜技術(shù)逐漸取代傳統(tǒng)方法成為對各種疾病和生理特征進行準確比較和量化的重要手段。盡管其前景可觀，這類高通量技術(shù)給數(shù)據(jù)分析卻帶來眾多挑戰(zhàn)。其根本原囚是采用這些技術(shù)時，通常所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集都具有高特征項低樣本量的特征。因此，要對數(shù)據(jù)樣本進行準確分類，如何選取數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征項成為數(shù)據(jù)分析成敗的關(guān)鍵。經(jīng)過近十年來的不懈研究，許多運用于其它領(lǐng)域和許多直接針對這類數(shù)據(jù)而設(shè)計的統(tǒng)計方法和算法被運用于解決進行數(shù)據(jù)關(guān)

2、鍵特征選取的問題。然而，沒有哪一種方法是所謂的“最佳方法”。相反的，對于不同數(shù)據(jù)，各種方法的分析結(jié)果顯現(xiàn)出不穩(wěn)定性。對于某種特定方法，分析效果時好時壞的情況在這類數(shù)據(jù)集的分析中時常發(fā)生。為了克服各種分析算法的弱點并合并它們的優(yōu)勢，進行混合型算法研究成為這類數(shù)據(jù)分析的一種重要途徑。 本文中，我們就如何進行基因芯片和質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析的混合算法設(shè)計進行討論。我們首先給出一種基于多目標遺傳算法和聯(lián)盟分類算法的混合模型，并將其應(yīng)用于基因芯片數(shù)

3、據(jù)的特征基因選取和樣本分類中。最終通過對多組兩類和多類別型基因芯片數(shù)據(jù)的分析實驗，驗證了我們的多項假設(shè)和這種方法的有效性。在此基礎(chǔ)上，我們進一步提出一種將聚類算法與上述多目標遺傳算法模型進行組合的混合算法?；谏飳W(xué)中心法則，我們成功地將原來用于基因芯片處理的數(shù)據(jù)分類概念運用于質(zhì)譜數(shù)據(jù)的分析，并運用兩組高通暈質(zhì)譜分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集對所提出的基于聚類的混合模型進行了有效性的驗證。實驗結(jié)果表明，我們提出的混合算法在基因芯片和質(zhì)譜數(shù)據(jù)的分析上有