基于鄰域系統(tǒng)和粗糙集的植物脅迫基因選擇.pdf

1、碩士學位論文基于鄰域系統(tǒng)和粗糙集的植物脅迫基因選擇GeneSelectionaboutPlantStressI；沁sponseBasedonNeighborhoodSystemandRoughSetTheory學號：21109182完成日期：20140506大連理工大學DaliaIlUniVersityofTec王H10109y大連理工大學碩士學位論文摘要植物在生長過程中，常常遭受到各類逆境和病蟲害等脅迫的影響，尋找與脅迫響應相關的關鍵

2、基因，研究植物對脅迫響應的機制，對農(nóng)業(yè)、林業(yè)、環(huán)保等多方面都具有重要意義。獲取基因表達數(shù)據(jù)的相關技術的發(fā)展，在為這類研究提供可能性的同時也為數(shù)據(jù)處理和分析工作帶來了新挑戰(zhàn)?；虮磉_數(shù)據(jù)具有“高維”、“小樣本”和“高冗余”等特點，如何建立數(shù)據(jù)處理能力較強的粗糙集模型，并設計相應的基因選擇方法，是生物信息學和粗糙集應用研究領域的研究熱點。為了提高基于鄰域的粗糙集模型對基因表達數(shù)據(jù)的處理能力，討論了兩種能夠直接處理數(shù)值型數(shù)據(jù)的鄰域構(gòu)建方式——

3、占鄰域和相交鄰域，提出了一種基于正域和基因排序的關鍵基因選擇算法。通過設計對比實驗，分析兩種鄰域構(gòu)建方式以及基于元素和基本集合兩種近似集定義形式的性能。在4個植物脅迫相關數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，提出的算法能夠選擇出與脅迫關系緊密的關鍵基因。同時，對比實驗結(jié)果說明基于基本集合的近似方式更優(yōu)，而兩種鄰域構(gòu)建方式均有各自適合的數(shù)據(jù)集，但相交鄰域定義更靈活。為了進一步說明相交鄰域定義的優(yōu)勢，解決鄰域閾值優(yōu)化問題，考慮到基因選擇應用中需綜合考慮多

4、個評價指標，引入多目標優(yōu)化方法，提出了一種結(jié)合閾值優(yōu)化的關鍵基因選擇算法，在為相交鄰域優(yōu)化閾值的同時選擇關鍵基因子集。實驗結(jié)果證實了所提算法一定程度上能夠提高所選基因子集的分類準確率或減少基因個數(shù)，同時說明了相交鄰域中為不同的基因設定不同的閾值的做法增強了其對數(shù)據(jù)的適應性。由于僅依賴基因表達數(shù)據(jù)的基因選擇方法在結(jié)果可解釋性方面存在一定的局限性，引入基因本體知識，并創(chuàng)新性的運用鄰域系統(tǒng)理論構(gòu)建能夠同時展現(xiàn)兩類數(shù)據(jù)信息的知識表示模型，并以構(gòu)