基于鄰域粗糙集的癌癥相關信息基因選擇方法研究.pdf

1、癌癥這種復雜疾病嚴重影響著人類的健康與生活質量，因此，探索癌癥致病機理、發(fā)展有效的癌癥診斷與治療新方法已經(jīng)成為二十一世紀生命醫(yī)學家以及計算機科學家關注的重點。由于人類還未能真正地理解癌癥致病的機制，致使癌癥治療存在很大的盲目性。傳統(tǒng)的癌癥研究方法已經(jīng)無法適應目前大規(guī)模癌癥相關數(shù)據(jù)分析的需要。而基因芯片技術的出現(xiàn)為從分子水平上研究癌癥的發(fā)病機理與臨床診斷方法提供了強有力的數(shù)據(jù)基礎。在這些數(shù)據(jù)的基礎上，本文研究了基于鄰域粗糙集的屬性約簡算法

2、以選擇癌癥信息基因的方法。本論文的主要創(chuàng)新點概括為兩個方面。
　　一、提出一種結合基因預選與基于鄰域粗糙集的屬性約簡算法的混合基因選擇方法。該方法首先采用基因過濾方法快速選出那些差異表達的基因，然后采用屬性約簡算法對那些具有差異表達的基因進行約簡，以搜索出近似最佳的信息基因子集。在實際的公共可獲得的腫瘤基因表達數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，所構建的集成分類器能夠獲得穩(wěn)定的預測分類性能。特別是，通過分析選出的信息基因的功能以及查閱大量相關

3、生物醫(yī)學文獻驗證了所選出的基因與癌癥的相關性，證明所提出的方法在發(fā)現(xiàn)重要的癌癥相關基因方面具有優(yōu)越性。
　　二、提出一種基于鄰域粗糙集屬性約簡算法的集成分類器構建方法。首先以鄰域粗糙集的屬性約簡算法選出的基因子集為特征構建成員分類器，然后再把這些成員分類器通過表決策略集成起來構成集成分類器。由于給定不同的鄰域值可以選出不同的基因子集，從而就可以構建出多個不同的成員分類器，從而保證了成員分類器的多樣性。最后再把成員分類器以多數(shù)表決策