结肠癌患者诊断的基因标志物识别算法

发布时间：2018-12-17 10:24

【摘要】：为了得到具有强分类信息的极少结肠癌特征基因,实现对结肠癌患者的准确识别,文中提出结肠癌患者诊断的基因标志物识别算法.首先提出基因密度和基因距离的概念,构造以基因密度和基因距离分别为横纵坐标的基因2D空间散列图,选择处于密度峰值点的基因构成优选基因子集,然后采用密度峰值K中心点(DP_K-medoids)算法对降维后的结肠数据集样本进行聚类分析.基因距离和样本距离分别采用欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和夹角余弦距离度量.实验表明,在夹角余弦距离下,文中算法可以选择到具有高准确率、高灵敏度、高特异度和高马修斯相关系数的规模较小的结肠癌基因子集.
[Abstract]:In order to obtain few characteristic genes of colon cancer with strong classification information and realize accurate recognition of colon cancer patients, an algorithm of gene marker recognition for diagnosis of colon cancer patients is proposed in this paper. Firstly, the concept of gene density and gene distance is proposed. A 2D spatial hash map of gene is constructed, in which the gene density and gene distance are respectively vertical coordinates, and the genes at the peak of density are selected to form the optimal gene subset. Then the density peak K center point (DP_K-medoids) algorithm is used to cluster the colon data set after dimension reduction. The genetic distance and sample distance were measured by Euclidean distance, Manhattan distance, Chebyshev distance and angle cosine distance. Experiments show that the proposed algorithm can select a small subset of colon cancer genes with high accuracy, high sensitivity, high heterogeneity and high Mathews correlation coefficient under the angle cosine distance.
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;中国科学技术大学软件工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61673251) 中央高校基本科研业务费重点项目(No.GK201701006) 陕西省科技攻关项目(No.2013K12-03-24) 陕西师范大学研究生培养创新基金项目(No.2016CSY009,2015CXS028)资助~~
【分类号】：R735.35;TP18

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本文编号：2384076