基于SVM的多病類診斷基因選擇方法研究.pdf

1、隨著生物技術的發(fā)展,DNA微陣列數(shù)據為基因診斷、基因治療等提供了前提和可能性.基因選擇是基因診斷的基礎,如何在超高維小樣本的基因表達數(shù)據中選擇那些與疾病相關、對疾病分類有用的診斷基因,保證基因診斷的有效性和可靠性,成為了一個具有挑戰(zhàn)性的課題.本文針對基于SVM的多病類診斷基因選擇方法進行了研究.從對兩病類的基因分類貢獻表示的討論入手,提出了四種基于SVM的多病類基因選擇方法:(1)基于和貢獻的基因選擇方法,將基因分多個病類對的貢獻求和,

2、作為該基因分所有病類的總貢獻,進行基因選擇;(2)基于類模式的基因選擇方法,從類中心之間的分類間隔考慮基因分病類對的貢獻;(3)基于相關性的貢獻空間方法;(4)基于相關性的和貢獻基因選擇方法.它們都是基于one-versus-one方式多類SVM分類方法進行基因選擇的,其中,方法(1)(2)對所選基因相關性無約束,方法(3)(4)對所選基因Pearson線性相關性有約束.通過用真實的基因微陣列數(shù)據進行大量實驗,本文在4種病類2308個基