一种基于微阵列数据的集成分类方法

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生物大数据分析中的表达量差异分析方法

生物大数据分析中的表达量差异分析方法在生物学研究中，表达量差异分析是一种常用的方法，用于比较不同生物样品中基因或蛋白质的表达水平的差异。

这种分析可以帮助研究人员识别潜在的生物标记物，并了解基因表达与各个生物过程之间的关系。

随着高通量测序技术的快速发展，生物大数据分析在表达量差异分析中扮演着重要的角色。

本文将介绍几种常见的生物大数据分析中的表达量差异分析方法。

首先，常用的差异表达基因分析方法是RNA-seq（转录组测序）。

RNA-seq是一种通过测序RNA分子来分析其转录产物数量和结构的方法。

在RNA-seq实验中，首先提取RNA样品，然后进行cDNA合成，接着进行文库构建和测序。

通过比对测序数据到参考基因组或转录组，可以计算基因的表达量，进而比较不同样品之间的表达量差异。

一般采用的分析工具包括DESeq2、edgeR和limma等，通过这些工具可以识别差异表达基因，并进行差异表达基因的注释和功能分析。

其次，基于微阵列芯片技术的差异表达分析方法也是常见的。

微阵列芯片是一种高通量的基因表达分析的方法，通过固定在平台上的探针检测目标DNA或RNA 的水平。

在实验中，首先提取RNA样品，然后进行反转录和标记，接着进行芯片杂交，并进行扫描和数据分析。

常用的分析方法有SAM（Significant Analysis of Microarrays）和limma等。

这些方法可以通过比较不同样品之间的信号强度，识别差异表达基因，并进行差异表达基因的功能注释和通路分析。

此外，对于一些非常规的生物样品（如：单个细胞）的表达量差异分析，常常采用单细胞测序技术。

单细胞测序技术允许研究人员在单个细胞的水平上进行转录组测序，从而可以发现罕见细胞类型和子群，以及细胞间的差异。

在单细胞测序中，首先对细胞进行分离和取材，然后进行单细胞测序文库构建和测序。

常用的分析软件包括scater、Seurat和scRNA-Seq等，可以对单个细胞的基因表达进行聚类、可视化和差异表达分析。

遗传学知识：快速基因检测技术

遗传学知识：快速基因检测技术随着科学技术的不断进步，人们对于基因检测技术的需求也越来越高。

快速基因检测技术作为基因检测技术的一种，已经逐渐走进人们的视野，并且在许多领域得到了广泛应用。

本文将介绍快速基因检测技术的概念、原理、应用情况以及可能引发的问题等方面。

一、快速基因检测技术的概念快速基因检测技术是指诊断某种疾病或者个体的基因信息时，采用的快速、高效、准确的基因检测技术。

与传统的基因检测技术相比，快速基因检测技术具有操作简单、速度快、准确率高等优点，同时也可以进行大规模的基因检测，提高基因检测的效率和数量，以满足广泛的应用需求。

二、快速基因检测技术的原理快速基因检测技术主要有两种：一种是基于PCR技术，另一种是基于微阵列芯片技术。

1.基于PCR技术的快速基因检测技术PCR技术是一种快速复制DNA的技术，可以在短时间内复制出大量的特定DNA序列。

在基于PCR技术的快速基因检测技术中，首先要寻找特定的基因序列，设计出合适的引物，然后将DNA模板与引物进行反应，扩增出特定的基因序列。

最后通过凝胶电泳等方法进行检测分析。

2.基于微阵列芯片技术的快速基因检测技术微阵列芯片技术是一种快速检测大量基因信息的技术，可以在一个芯片上同时检测出数千个基因。

在基于微阵列芯片技术的快速基因检测技术中，芯片上固定有大量的DNA探针，可以通过杂交实现对基因序列的检测。

将待检测的DNA样本与探针杂交，然后进行荧光标记，最后通过扫描芯片上的荧光强度来得出基因的信息。

三、快速基因检测技术的应用快速基因检测技术已经广泛应用在医学、农业、环境科学等领域。

下面将介绍几个典型应用案例。

1.医学领域在医学领域，快速基因检测技术被广泛应用于疾病的早期诊断、药物反应评价以及遗传病的筛查等方面。

例如，采用快速基因检测技术可以对人类乳腺癌基因（BRCA1和BRCA2）进行检测，发现患者的基因突变情况，从而进行早期干预和治疗。

2.农业领域在农业领域，快速基因检测技术可以进行农作物的基因鉴定和品种鉴定，以及动物和植物抗性基因的检测等方面。

集成SVM在微阵列数据分析中的应用

ｃｍｅＯｅｐｒｎ．ＴｏｕｉｎｔｅｅｐｏｌｍｓｔｏａｅｎｅｌＶＭｓｂｅｄａｃｄｉ，ｈａａｉｎｒｌｅｏｓｔｘｅｍｅｔｏｓｌｔｓｒｂｅ，ａｍｅｄｃＨｄｅｓｍｂｅＳｉｏｈｈｉｅｎａｖｎｅ．Ｆｍｔｔｅｄｔｏｍａｉｄｓｚ
Ｔｈｘｅｍｅｔｈｏｔｔｅｓｍｂｅｌｓｉｅｓｍｏｅａｃｒｔｈｎｔｅｕｔｃａｓｆｅｓｅｅｐｒｉｎｓｓｗｈａｎｅｌｓｃａｓｆｒｉｒｃｕａｅｔａｈｎｉｌｉｒ．ｉｓｉ
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基于集成分量的基因微阵列数据分类方法的研究

ｈｎｏｒｐｆｔｅｍｉｉｇｍａｒｘＡ．ｈｓａｐｏｃｐｌｄｔｏｅｅｐｓｉｎａａｙｉｕｃｓｆｌ．ＥｘｅｍｅｔｌｔｓｈｉｔｎｇａｈｏｘｎｔｉＴｉｐｒａｈａｐｉｇｎｘｒｓｈｅｏｅｏｎｌｓｓｓｃｅｓｕｌｙｐｒｎａｅｕｓｉｄｍｏｓａｅｔａｎｅｌｓｃｍｐｎｎｙｔ［ｉｂ￣ｒｈｎｔａｆｉｇｅｃａｓｃｔｎｓｓｍ．ｅｎｔｔｔｓｍｂｅｏｏｅｔｓ一Ｉｓｅｅａｈｔｎｌｌｓｉａｉｙｔｒｈｅｓｌｔｏｓｉｆｏｅ
宋红胜。孔薇
（海海事大学信息工程学院，上海２１０）上０３６
摘要：构造高精度分类模型是对基因表：数据分析的主要研究方向之一，提取不同特征空间产生的分类效果有逛谱但
劣将极大影响着分类器的设计和性能。
ａａｙｉ，Ｄ等，者使用ＰＡ、ＭＦ和ＩＡ对初选基因集ｎｌｓＬＡ）笔ｓＣＮＣ进行变换，获得分量，着运用下面方法从该分量集选择出以接
一
组较优的分量子集，每个分量子集分别用于基分类器的训
自从Ｓｂｓｅｅｅｔｎ于１６ｙ９２年在其书中提出层叠多分类器
算法提取独立分量翻而本文中对独立分量系数矩阵Ａ的ｈｎｏ，ｉｔｎ图进行生物学分析比较，取独立分量。选

生物信息学分析方法

生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。

生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。

以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。

1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。

序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。

常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。

2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。

基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。

其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。

3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。

蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。

同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。

蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。

4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。

常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。

RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。

基于表型以及微阵列数据的基因(型)分类技术研究的开题报告

基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术研究的开题报告一、研究背景随着生物技术的不断发展，生物信息学领域不断涌现出新的技术和方法。

其中，基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术已成为当前生物信息学领域的热点。

随着人类基因组计划的完成，大量的基因序列数据被公布，包括人类和其他种类的基因组数据。

这些数据的分析和利用，有助于我们更好地了解基因和表型之间的关系。

在这个过程中，基因分类技术起着重要的作用。

二、研究目的本研究旨在开发一种基于表型以及微阵列数据的基因（型）分类技术，探索该技术在生物信息学领域中的应用价值，为基于表型信息的相关研究提供技术支持。

具体来说，本研究将通过以下几个方面进行探索：1.基于表型数据建立基因分类模型对大量的表型数据进行分析和处理，提取出对基因分类有意义的特征，通过建立基因分类模型实现基因分类。

2.基于微阵列数据建立基因分类模型对微阵列技术进行学习和应用，对大量的微阵列数据进行分析和处理，提取出对基因分类有意义的特征，通过建立基因分类模型实现基因分类。

3.将表型和微阵列数据相结合进行基因分类通过将表型和微阵列数据结合使用，利用两者之间的相关性进行基因分类，以提高分类准确率。

三、研究方法1.数据预处理将表型数据进行标准化、降维处理等操作，将微阵列数据进行质量控制、数据预处理、正则化等操作。

2.特征选择对预处理后的数据进行特征选择，挑选出对基因分类有重要意义的特征。

3.模型建立基于选定的特征，结合机器学习等算法建立基因分类模型。

4.模型评价对建立的模型进行评价和优化，评价指标包括分类准确率、灵敏度、特异度等。

5.模型应用将建立好的模型应用到实际数据中进行基因分类，并与其他基因分类方法进行比较分析，验证该技术的可行性和有效性。

四、研究意义本研究将有助于加深我们对基因和表型之间关系的理解，探索基于表型信息的基因分类技术，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

同时，本研究所开发的技术具有很高的实用价值，可应用于医学诊断、生物生产、动物育种等领域。

基因微阵列特征选择与分类方法研究的中期报告

基因微阵列特征选择与分类方法研究的中期报告一、引言基因微阵列技术是一种高通量的基因表达分析技术，能够同时监测上万个基因的表达水平。

在生物医学研究领域，基因微阵列技术被广泛应用于疾病诊断、药物研发等方面。

然而，对于这么大量的基因数据，如何进行特征选择和分类成为关键的问题。

本报告旨在介绍我们通过研究不同的特征选择和分类方法，提高基因微阵列数据分析的准确性和可靠性的中期研究进展。

二、特征选择方法研究1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是在分类任务之前先对特征进行筛选，剔除那些对分类任务影响较小的特征。

我们研究了多种过滤式特征选择方法，包括相关系数、方差选择和互信息等。

通过对不同方法进行比较和评估，我们发现互信息在基因微阵列数据的特征选择中表现较好。

2. 封装式特征选择封装式特征选择是将特征选择过程嵌入到分类器训练中，通过交叉验证等方法评估特征的重要性。

我们研究了基于遗传算法和支持向量机的封装式特征选择方法，并将其与过滤式方法进行对比。

实验结果表明，封装式特征选择方法对于基因微阵列数据的分类效果更好。

三、分类方法研究1. 支持向量机支持向量机是一种广泛应用于分类问题的机器学习方法。

我们探究了基于支持向量机的分类方法在基因微阵列数据上的性能表现，并比较了不同核函数的效果。

结果显示，径向基函数核在基因微阵列分类任务中取得了较好的效果。

2. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票来进行分类。

我们研究了随机森林在基因微阵列数据分类上的应用，并通过调整森林中树的数量和树的深度等参数，提高了分类的准确性。

四、实验设计和结果分析我们使用了包含实际基因微阵列数据的公共数据库，对上述特征选择和分类方法进行了实验评估。

通过对比不同方法在分类准确性、召回率和精确率等指标上的表现，我们发现封装式特征选择方法结合支持向量机分类器在基因微阵列数据上取得了最好的结果。

五、研究进展和展望基于中期研究结果，我们将进一步深入研究和探索基因微阵列特征选择和分类方法。

染色体微阵列分析

染色体微阵列分析染色体微阵列分析是一种常用的遗传学检测方法，用于检测染色体序列的变异和异常。

它可以帮助医生和研究人员了解遗传疾病的发生机制，并为病人提供个性化的诊断和治疗方案。

本文将介绍染色体微阵列分析的原理、应用和潜在的风险。

染色体微阵列分析的原理是基于DNA微阵列技术，它可以同时检测数千个基因的表达量和染色体上的拷贝数变异。

在染色体微阵列分析中，首先需提取被检测者的DNA样本，然后将其转化为标记有荧光物质的cRNA（互补RNA）。

接下来，将cRNA与染色体上的DNA序列片段进行杂交反应。

最后，使用显微镜观察染色体上的荧光信号，以确定基因的表达量和染色体的结构变异。

染色体微阵列分析在临床应用中有着广泛的应用。

首先，它可以用于检测染色体异常，如染色体缺失、重复和倒位等。

这些异常往往与遗传疾病的发生密切相关，通过染色体微阵列分析可以及早发现这些异常，从而指导临床诊断和治疗。

其次，染色体微阵列分析可以用于评估肿瘤患者的染色体变异情况，以指导治疗方案的制定和预后的判断。

此外，它还可以用于检测染色体序列的失衡情况，如染色体局部缺失和重复，这对研究人员来说是非常有价值的。

然而，染色体微阵列分析也存在一定的风险。

首先，该技术需要高度专业的实验操作和数据解读能力，否则可能会导致错误结果的产生。

其次，因为染色体微阵列分析是通过检测基因的表达量和染色体序列的拷贝数来判断异常的，所以它可能无法检测一些基因变异，如染色体点突变和基因结构变异。

此外，染色体微阵列分析也存在着一定的伦理和隐私问题，因为它可以揭示被检测者的遗传信息，可能对个人和家庭产生潜在的影响。

因此，在进行染色体微阵列分析之前，需要对潜在的风险和益处进行综合评估，并充分考虑被检测者和家族的意愿。

同时，也需要进行必要的知情同意和隐私保护措施，以确保被检测者的权益和数据的安全。

综上所述，染色体微阵列分析是一种常用的遗传学检测方法，具有广泛的临床应用前景。

它可以帮助医生了解疾病的发生机制，并为病人提供个性化的诊断和治疗方案。

微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）

微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）蔡政安副教授（台湾前⾔在⼈类基因组测序计划的重要⾥程碑陆续完成之后，⽣命科学迈⼊了⼀个前所未有的新时代，在⼈类染⾊体总长度约三⼗亿个碱基对中，约含有四万个基因，这是⽣物学家⾸次以这么宏观的视野来检视⽣命现象，⽽医药上的研究⽅针亦从此改观，科学研究从此正式进⼊后基因组时代。

微阵列实验(Microarray)及其它⾼通量检测(high-throughput screen)技术的兴起，⽆疑将成为本世纪的主流；微阵列实验主要的优势在于能同时⼤量地、全⾯性地侦测上万个基因的表达量，通过基因芯⽚，可在短时间内找出可能受疾病影响的基因，作为早期诊断的⽣物标记(biomarker)。

然⽽，由于这⼀类技术的⾼度⾃动化、规模化及微型化的特性，使得他们所⽣成的数据量⾮常庞⼤且数据形态⽐⼀般实验数据更加复杂，因此，传统统计分析⽅法已经不堪使⽤。

在此同时，统计学家并未在此重要时刻缺席，提出⾮常多新的统计理论和⽅法来分析微阵列实验数据，也⼴受⽣物学家所使⽤。

由于微阵列数据分析所牵涉的统计问题层⾯相当⼴且深⼊，本⽂仅针对整个实验中所衍⽣的统计问题加以介绍，并介绍其中⼀些新的图形⼯具⽤以呈现分析结果。

基因芯⽚的原理微阵列芯⽚即⼀般所谓的基因芯⽚，也是基因组计划完成后衍⽣出来的产品，花费成本虽⾼，但效⽤⽆限，是⽬前所有⽣物芯⽚中应⽤最⼴的，由于近年来不断改进，也是最有成效的⽣物技术。

⼀般⽽⾔，基因芯⽚是利⽤微处理技术，先把⼈类所有的基因分别固着在⼀⼩范围的玻璃⽚(glass slide)、薄膜(membrane)或者硅芯⽚上；然后，可以平⾏地、⼤量地、全⾯性地侦测基因组中mRNA的量，也就是侦测基因的调控及相互作⽤表达。

⽬前微阵列芯⽚⼤致分为以下两种平台:cDNA芯⽚及⾼密度寡核⽢酸芯⽚(high-density oligonucleotide)，两种系统⽆论在芯⽚的制备及样本处理上都有相当的差异，因此在分析上也略有不同，以下便就芯⽚的特性简略介绍。

微阵列芯片

微阵列芯片微阵列芯片是一种基于集成电路技术的微电子器件，它具有高集成度、高性能和低功耗的特点。

该芯片通过将大量的微电子元件、逻辑门和存储单元集成在一片硅片上，形成一个特定的电路结构，用于完成特定的计算或数据处理任务。

微阵列芯片具有非常广泛的应用领域，包括人工智能、物联网、无线通信、图像处理等。

它能够在很小的空间内实现非常复杂的功能，可以大大提高设备的智能化和多功能化。

微阵列芯片的核心技术包括集成电路设计、封装和测试等。

在集成电路设计方面，设计者需要将复杂的逻辑电路和控制电路设计成一个功能完整的电路模块，并通过优化布局、减少功耗和提高性能等手段，提高芯片的集成度和运行速度。

在封装方面，需要将芯片和其他元件（如外部电感器、射频滤波器等）进行封装，形成一个完整的电子系统。

在测试方面，需要对芯片进行可靠性和性能测试，确保芯片的正常运行和质量。

微阵列芯片的优势主要体现在以下几个方面：首先，微阵列芯片具有高集成度。

由于采用了集成电路技术，微阵列芯片能够将大量的功能和逻辑电路集成在一片硅片上，实现高度的集成度。

这使得设备可以在很小的体积内实现复杂的功能，方便携带和使用。

其次，微阵列芯片具有高性能。

由于集成度高，微阵列芯片的电路长度短，信号传输速度快，能够在短时间内完成复杂的计算和处理任务。

这使得设备的响应速度快，能够更好地满足用户的需求。

再次，微阵列芯片具有低功耗。

由于采用了集成电路技术，微阵列芯片的电路结构紧密，功耗低。

这使得设备在使用中能够节约能源，延长电池寿命，提高使用效率。

最后，微阵列芯片具有较低的成本。

由于采用了集成电路技术，微阵列芯片的生产成本相对较低，而且通过大规模生产可以进一步降低成本。

这使得微阵列芯片的价格相对较低，可以为用户提供更为经济实惠的选择。

微阵列芯片的发展前景非常广阔。

随着人工智能、物联网、无线通信等技术的不断发展，对芯片性能和功能的要求也越来越高。

而微阵列芯片具有高集成度、高性能和低功耗的特点，能够很好地满足这些需求。

limma原理

limma原理
limma（LinearModelsforMicroarrayData）是一种基于线性模型的微阵列数据分析方法，它可以通过在不同条件下比较基因表达水平来鉴定差异表达基因。

该方法的基本原理是将微阵列实验中的基因表达数据转换成对数比值，并使用线性模型来描述不同样本之间的差异。

通过对样本之间的方差进行估计，可以得到显著性水平（P值）和误差调整的P值（FDR），用于判别差异表达基因。

此外，limma还提供了一种多重假设检验校正方法（Benjamini-Hochberg调整），用于控制FDR的错误发现率。

limma方法具有高精度、高鲁棒性和广泛适用性的优点，在生物医学研究、生物信息学和基因组学领域得到了广泛的应用和推广。

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面向高维微阵列数据的集成特征选择算法

面向高维微阵列数据的集成特征选择算法
孙刚;张靖
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2016(38)7
【摘要】特征选择算法是微阵列数据分析的重要工具,特征选择算法的分类性能和稳定性对微阵列数据分析至关重要.为了提高特征选择算法的分类性能和稳定性,提出一种面向高维微阵列数据的集成特征选择算法来弥补单个基因子集信息量的不足,提高基因特征选择算法的分类性能和稳定性.该算法首先采用信噪比方法选择若干区分基因;然后对每个区分基因利用条件信息相关系数评估候选基因与区分基因的相关性,生成多个相关基因子集,最后,通过集成学习技术整合多个相似基因子集.实验结果表明,本文提出的集成特征选择算法的分类性能以及稳定性在多数情况下均优于只选择单个基因子集的方法.
【总页数】8页(P1330-1337)
【作者】孙刚;张靖
【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;阜阳师范学院计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037;合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;国网安徽省电力公司信息通信分公司,安徽合肥230061
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于粒化-融合的海量高维数据特征选择算法 [J], 冀素琴;石洪波;吕亚丽;郭珉
2.云计算海量高维大数据特征选择算法研究 [J], 胡晶
3.基于聚类和二元蚂蚁系统的高维数据特征选择算法 [J], 周金容;罗建
4.基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法 [J], 林炜星;王宇嘉;陈万芬;梁海娜
5.海量高维数据下分布式特征选择算法的研究与应用 [J], 陈晓明
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maa使用方法

maa使用方法（最新版3篇）目录（篇1）1.MAA 的定义与用途2.MAA 的基本使用方法3.MAA 的进阶使用方法4.MAA 的注意事项正文（篇1）1.MAA 的定义与用途MAA（Micro Array Analysis）是一种用于处理微阵列数据的生物信息学方法，可以帮助科学家分析基因表达数据，研究基因的功能和调控关系。

MAA 广泛应用于基因组学、转录组学、表观遗传学等领域，为研究者提供有关基因表达的宝贵信息。

2.MAA 的基本使用方法（1）数据预处理在开始 MAA 分析之前，需要对原始数据进行预处理。

预处理过程主要包括数据清洗、数据归一化和数据筛选等步骤，目的是消除实验过程中产生的噪声和误差，提高数据质量。

（2）数据模型建立预处理完成后，需要建立数据模型。

MAA 方法通常采用线性模型，如线性回归、主成分分析等，将基因表达数据与实验条件（如处理组与对照组）关联起来。

通过模型建立，可以找出与实验条件相关的基因，为后续分析提供基础。

（3）模型评估与优化模型建立后，需要对模型进行评估和优化。

评估指标主要包括模型的拟合度、预测准确率等。

优化方法包括调整模型参数、选择更合适的模型等。

优化后的模型可以提高分析结果的准确性和可靠性。

3.MAA 的进阶使用方法（1）多组学整合分析MAA 可以与其他组学数据（如基因组、蛋白质组、代谢组等）相结合，进行整合分析。

这有助于更全面地了解基因的功能和调控关系，提高研究深度。

（2）功能富集分析对 MAA 分析结果中的基因进行功能富集分析，可以了解基因在生物过程、分子功能和细胞组件方面的功能。

这有助于挖掘基因的功能信息，为后续实验研究提供线索。

（3）调控关系分析通过 MAA 分析，可以找出与实验条件相关的基因，结合其他生物信息学方法（如基因共表达网络分析、基因调控因子预测等），可以揭示基因之间的调控关系，为研究基因调控机制提供依据。

4.MAA 的注意事项（1）数据质量是关键MAA 分析的质量受到原始数据质量的影响。

医用数据挖掘案例与实践第13章基于支持向量机的微阵列数据分类

golub数据集是白血病微阵列芯片实验所得的基因表达数据集，该数据集中包括了38个肿瘤样本和3051个基因表达值。其中，38个肿瘤样本中，包含27个急性淋巴白血病（ALL）样本和11个急性骨髓白血病（AML）样本。
本案例用全部样本作为训练样本集，采用径向基核函数（RBF）构建支持向量机，并从38个样本中随机抽取20个样本作为测试集对样本类别进行判别。
最大，即 w 最小。采用拉格朗日数乘法可求得 w 的最优解为：
w* i y i X i iSV
其中SV表示支持向量， i 表示正的拉格朗日系数。最优分类函数为：
f (x) sgn{ i yi K ( Xi , X ) b} iSV
若推广到高维空间，最优分类函数为：
f (x) sgn{ i yi K ( Xi , X ) b} iSV
权值、网络的隐层节点数目是由算法自动确定的。
6
本案例采用Bioconductor（）提供的数据集 golub进行分析。Bioconductor提供了大量开放式的生物信息学软件包，这些软件包中包括各种基因组数据分析和注释工具，通过运行R软件来实现。如果对生物信息学方面感兴趣，可以浏览该网站并下载软件包进行学习。在R窗口中输入简单语句就可以进行安装和加载。
genetype1<-predict(gene, genetrain); genetype2<-predict(gene, genetest);
（用由训练样本构建的支持向量机对训练样本进行判别）（用由训练样本构建的支持向量机对测试样本进行判别）
Basis
Function，
RBF）：K(X i , X ) exp(
) X X i 2
2
此时，得到的支持向量机是一种径向基函数分类器，每一个基函数的中

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ａｄｍｊｒｙｖｔｇｐｉｃｌｔｃｓｉｒａｐｅ．Ｔｅｅｐｒｅｔｌｅｕｔｏｅｃｍｒｄｔｓｔｓｏｅｐｏｏｅｐｎａｉｏｉｒｉｅｏｌｓｙｏｓｍｌｓｈｘｅｉｎａｒｓｌｎｂｎｈａｋａａｅｈｗｔｒｐｓｄａ — ｏｔｎｎｐａｆｆｍｓ３ｓｈ
ＬＵＯｅ—ｈｕＭｉｓ，ＬＩＳ — ｏｇＵｈｉｙｎ，ＳＨＩＬｅ一，ＹＵｕ —ｏｇｉＨａｌｎ
（．ｅｔｆＣｍｕｅＳｉｃ１Ｄｐ．ｏｏｐｔｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ＭｕａｊｎｏｍａＵｉｒｔ，ｄｎｉｎｅｏｇａｇ１７１，Ｃｉａ．ｅｏｇｉｎｒ— ｒｅｅｈｏｙｏｄｎｉｇＮｒｌｎｅｓｙＭｕａｊｇＨｉｎｎ５０２ｈｎ；２ＨｉｎｊｇＰｅａｖｉａｌｆｉｌａ
ｎｌｙＨａｂ５００ｈｎ；．ｏｌｅ（ｏｐｔｃｎｅ＆ＴｃｎｌｙＨａｂｎＥｇｎｅｉｎｅｓｙａｂｎｌ００，ｈｎ）ｏｇ，ｒｉ１０５，Ｃｉａ４Ｃｌｇ）ｍｕｅＳｉｃｏｎｅ，Ｃｒｅｅｈｏｇ，ｒｉｎｉｅｎＵｉｒｉ，Ｈｒｉ５０１Ｃｉｏｒｇｖｔａ
．
ｐｅｉｒｉｉｇｄｔｓｔＳｈｔｃｎｔｕｃｉｇｍａｓｔａｎｎｇｓｂｅｓｌｎｔａｎｎａａｅＯｔａｏｓｒｔｎｓｒｉｉｕｓｔ．Ｔｈｎａｌｅｅｔｒｎｅｓｌｃｉｎｄｐｉｉｌｃｍｐｏｅｔｅｐｐｉｄｆａｕｅｇｅｅｅｔｏｎａｒｎｃｐａｏｎｎａａｙｉｏｅｉｎｔｉｙｇｎｓａｅｕｎｎｔｇｎｅ，ｒｓｅｔｖｌ．Ａｔｌｓ，ｕｓｄｓｐｐｒ．ｅｔｒｍａｈｎａｓｌｓｉｅｎｌｓｓｔｌｍｉａｅｎｏｓｅｅｎｄｒｄｄａｅｓｅｐｃｉｅｙａｔｅｕｏｖｃｏｃｉｅｓｂａｅｃａｓｆｒｔｉ
ｃｅ，ｔｉａｅｒｐｓｄａｎｖｌｎｅｌｐｒａｈｎｍｅｓＢｇｉｇＰｈｓｈｓｐｐｒｐｏｏｅｏｅｓｍｂｅａｐｏｃａｄａａｇｎ — ＣＡ— ＶＭ．ＡｒｔｓｄＢｏｓｒｐｓｒｔｇｔｅｓ — ｅＳｔｓ，ｕｅｏｔｔｔｅｙｏｒａｍｉｆａａ
第２７卷第１期
２１００年１月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Hale Waihona Puke Ｖ０．７Ｎｏ１１２．
Ｊｎ２０ａ．０１
一
种基于微阵列数据的集成分类方法术
和主成分分析以消除噪声基因与冗余基因；最后利用支持向量机作为分类器，用多数投票的方法预测样本的采
类属。通过三个数据集进行了测试，试结果表明了该方法的有效性和可行性。测
关键词：微阵列数据；主成分分析；特征选择；支持向量机；集成分类中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）ｌ００ — ３０１３９（００Ｏ一１４０
罗美淑刘世勇，，石磊，化龙于
（．丹江师范学院计算机科学与技术系，黑龙江牡丹江１７１；２黑龙江幼儿师范高等专科学校，黑龙江１牡５０２．牡丹江１７１；．５０１３黑龙江工程学院计算机科学与技术系，哈尔滨１０５；．尔滨工程大学计算机科学与技５００４哈
术学院，尔滨１００）哈５０１
摘
要：针对现有的微阵列数据集成分类方法分类精度不高这一问题，出了一种ＢｇｉｇＰＡＳＭ方法。该提ａｇｎ —Ｃ —Ｖ
方法首先采用Ｂｏｔｐ技术对训练样本集重复取样，成大量训练样本子集，ｏｔｒｓａ构然后在每个子集上进行特征选择
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．１０１ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．３ｓ
Ｅｎｅｌｌｓｉｃｔｎａｐｏｃａｅｎｍｉｒａｒｙｄｔｓｍｂｅｃａｓｆａｉｐｒａｈｂｓｄｏｃｏｒａａａｉｏ
ｓｏｌｄｃｔｎＣｌｇ，ｄａｇＨｉｎｉｎ５０Ｉｈｎ；．ｅｔｆＣｍｕｒｃｎｅ＆ＴｃｎｌｙＨｉｎｊａｇｂｓｔｔｏｅｈｃｏｕａｉｏｅｅＭｕａｎｅｌｇａｇ１７１，Ｃｉａ３Ｄｐ．ｏｏｐｔｉｃｈＥｏｌｏ￣ｅＳｅｅｈｏｏ，ｅｏｇｉ￣ｉｅｆＴｃ— ｇｌｎｔｕ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｔｏｓｌｅｔｒｂｅｏｏｃａｓｆａｉｎａｃａｙｏｘｓｉｇｍｉｒａｒｙｄｔ— ａｓｄｅｅｌｌｓｉｃｔｎａｐｒａ— ｏｖｈｅｐｏｌｍｆｌｗｌｓｉｉｔｏｃｕｒｃｆｅｉｔｎｃｏｒａａａｂｅｎｓｍｂｅｃａｓｆａｉｐｏｃｉｏ