基于多项式回归的多癌型诊断及关键基因选择

发布时间：2021-06-16 08:50

　　基于微阵列基因表达数据的多分类研究近年来备受关注,这一研究通常会面临两个挑战:类不平衡和基因选择,尤其是重叠基因的选择.为此本文提出了两类正则化多项式回归模型并发展了相应的正则化解路算法,同时在两类微阵列基因表达数据上进行了实验验证.研究内容如下:（1）传统的急性白血病二分类问题可以进一步视为三分类问题.然而,在进行多分类时,选择致病基因,尤其是重叠基因,是一个具有挑战性的问题.根据加权基因共表达网络提出了重叠分群策略,并进一步构建了一种新的带有重叠群lasso惩罚的正则化多项式回归模型（MROGL）以同时解决多分类和群体基因选择问题.利用该方法对三分类急性白血病数据进行分析可以有效识别出协同作用的群体基因.同时,由于重叠分群策略将每一个重复的基因都看作新的基因,因此突出强调了群之间的重叠基因.此外,经过与其他5种方法进行比较,MROGL在多分类精度方面也有一定优势.（2）对不平衡数据进行多分类时更关注提升少数类的分类精度.本文丰富了重叠分群策略,它探索每一类的群结构并平等地将所有类的群合并,从而突出强调了少数类基因群的重要性.此外,根据信息理论构造了数据驱动权重.在分群策略和构造权重... 

【文章来源】：河南师范大学河南省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１?ＢＡＬＬＮｅｔ的热映射图??

图２．３?ＡＭＬＮｅｔ的热映射图??

图２．２?ＴＡＬＬＮｅｔ的热映射图??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于K-S检验和邻域粗糙集的特征选择方法[J]. 刘艳,程璐,孙林.  河南师范大学学报(自然科学版). 2019(02)
[2]基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法[J]. 徐久成,黄方舟,穆辉宇,王云,徐战威.  河南师范大学学报(自然科学版). 2018(02)
[3]基于信噪比与随机森林的肿瘤特征基因选择[J]. 徐久成,冯森,穆辉宇.  河南师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[4]基于弹性网络的大鼠肝再生关键基因选择[J]. 王小玉,陈留院,刘云卿,杨云,李钧涛,徐存拴.  河南师范大学学报(自然科学版). 2013(05)
[5]稀疏对数回归及其在基因选择中的应用[J]. 王小玉,李钧涛,陈留院.  河南师范大学学报(自然科学版). 2012(05)
[6]统计机器学习研究[J]. 李钧涛,杨瑞峰,左红亮.  河南师范大学学报(自然科学版). 2010(06)
[7]用于癌症分类与基因选择的一种改进的弹性网络(英文)[J]. 李钧涛,贾英民.  自动化学报. 2010(07)
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本文编号：3232769