基因芯片數(shù)據(jù)分析方法的比較研究.pdf

1、中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文基因芯片數(shù)據(jù)分析方法的比較研究姓名：單連峰申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)指導(dǎo)教師：周寶森20090501持向量機模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Golub的領(lǐng)域分析模型。將訓(xùn)練集和測試集的輸入和輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后，利用軟件Matlab70帶入以上的模型。采用正確分類的百分率評判預(yù)測效果。選一個好的分析模型進(jìn)行分類優(yōu)化。結(jié)果通過廣義似然比檢驗鑒別出50個差異顯著的基因，用生物學(xué)知識驗證鑒別得到的基因大都與白血病相關(guān)

2、，只有極少的基因的相關(guān)文獻(xiàn)報導(dǎo)較少。利用多項式SVM、徑向基SVM、SigmoidSVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Golub的領(lǐng)域分析模型對訓(xùn)練集的分類正確率分別為100％、100％、895％、947％、947％，對測試集的分類正確率分別為941％、971％、882％、882％、853％。選用徑向基SVM模型分別對前40、30、20、15、10、8個基因的訓(xùn)練集和測試集分類的正確率分別為100％、941％，974％、912％，974％、941％，10

3、0％、941％，974％、853％，921％、853％。結(jié)論三日◆匕廣義似然比檢驗具有對多變量、低表達(dá)、非線性數(shù)據(jù)分析靈敏的特點，所以本研究用于差異基因的鑒別。其鑒別結(jié)果結(jié)合白血病分子標(biāo)志物研究現(xiàn)狀分析，與不同類型白血病的關(guān)系顯著。只有極少的基因的相關(guān)文獻(xiàn)報導(dǎo)較少，這些基因可能夠為鑒別AML和創(chuàng)LL提供一些新的分子標(biāo)志物。支持向量機著重用于解決小樣本、非線性、高維數(shù)、局部極值的問題，已在模式識別、非線性建模的領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本研究的前