發(fā)布時間：2020-05-27 05:56

【摘要】：隨著DNA微陣列技術的發(fā)展,DNA微陣列技術在基因診斷和輔助疾病方面的應用也越來越普遍。如今,癌癥病變高發(fā)情況下,引入DNA微陣列技術,幫助人類探索生物分子方面的信息,對提高癌癥治愈的成功率具有重要意義。但由DNA微陣列技術衍生的基因表達譜數(shù)據(jù),具有高維小樣本的特性,對其直接進行數(shù)據(jù)分析較為困難。因此,對高效特征選擇算法的研究引起了廣大學者的關注。根據(jù)基因表達譜數(shù)據(jù)的特性,本文提出兩種用以提高癌癥特征基因分類準確率的特征基因選擇算法。在經(jīng)典遺傳算法的基礎上,提出一種結合自適應遺傳算法和學習自動機的癌癥特征選擇與分類方法AGALA。該方法根據(jù)個體適應度值的大小調整交叉操作的交叉率和變異操作的突變率,平衡算法的全局搜索能力與局部搜索能力。同時加入學習自動機的獎懲操作,增強算法搜索新個體的能力,避免算法在迭代后期出現(xiàn)“早熟”現(xiàn)象,并加快算法搜索到最優(yōu)特征基因子集的速度。在標準粒子群算法的基礎上,提出了一種具有自適應反向學習機制的SRPSO算法。SRPSO方法先使用T檢驗進行數(shù)據(jù)篩選去除冗余基因,降低算法搜索負擔,后將SRPSO作為特征空間的搜索引擎,結合支持向量機,選擇出分類性能較強的特征基因。SRPSO算法采用自適應種群迭代次數(shù)調整學習因子,以控制粒子搜索最優(yōu)位置的速度,并采用反向學習機制,讓算法搜索新個體,防止算法在迭代后期陷入停滯。實驗表明,與傳統(tǒng)的算法相比,本文所提出的兩種算法具有較高分類準確率,在癌癥基因表達譜上得到的特征基因子集規(guī)模更小,有利于提高癌癥分類的準確率。
【圖文】：

圖 2.1 熒光標記法基因芯片的制備流程A 微陣列的制作方式和適用范圍的不同，有不用的分類方式的不同，可將 DNA 微列陣分為原位合成型（InsituSynPre-synthesized）等。這兩種微陣列又分別被稱為寡核otidesArrays）[27,28]和 cDNA 微陣列（cDNAMicroarrays）為不同細胞（或組織）基因表達差異分析和用來對 DNAA 微陣列和寡核苷酸微陣列這兩種技術，在芯片的制備及，因此在分析上也略有不同。A 芯片片誕生于斯坦福大學 Pat Brown 實驗室，cDNA 的探針成 cDNA 分離得到的。在制備樣本時，對于 mRNA 樣本為控制樣本（controlsample）和一組為待測樣本（treatme熒光標記，使用綠色熒光素標記控制樣本，待測樣本使用兩個樣本標記混合物與 cDNA 芯片上的探針進行雜交，之

串中隨機的選定一個交叉點，互換，實現(xiàn)算法的全局搜索能力。變異些基因進行突變替換。這樣的Pc和算法的尋優(yōu)搜索能力，還可以為ningAutomata，LA）是一種抽象交互來尋得最優(yōu)值。根據(jù)環(huán)境所率分布狀況，最終將概率值收斂所屬環(huán)境，環(huán)境使用升壓信號返變自身的處境，然后選擇下一個 ， ，， }為輸入子集， 獎懲概率值的子集。LA 方法的RandomEnvironment
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;R730

【參考文獻】

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1 陳萬青;李賀;孫可欣;鄭榮壽;張思維;曾紅梅;鄒小農;顧秀瑛;赫捷;;2014年中國惡性腫瘤發(fā)病和死亡分析[J];中華腫瘤雜志;2018年01期

2 孫剛;張靖;;面向高維微陣列數(shù)據(jù)的混合特征選擇算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2015年06期

3 汪民樂;;遺傳算法的收斂性研究[J];計算技術與自動化;2015年01期

4 蔡君;王宇;;基于有監(jiān)督學習的應用識別研究[J];廣東技術師范學院學報;2013年07期

5 郭坤;王浩;姚宏亮;李俊照;;邏輯回歸分析的馬爾可夫毯學習算法[J];智能系統(tǒng)學報;2012年02期

6 唐慧豐;譚松波;程學旗;;基于監(jiān)督學習的中文情感分類技術比較研究[J];中文信息學報;2007年06期

7 張煥萍;宋曉峰;王惠南;;基于離散粒子群和支持向量機的特征基因選擇算法[J];計算機與應用化學;2007年09期

8 胡永雋;何池全;肖華勝;繆金明;;食品企業(yè)污水中細菌的基因芯片快速檢測技術[J];上海環(huán)境科學;2006年01期

9 李穎新,劉全金,阮曉鋼;急性白血病的基因表達譜分析與亞型分類特征的鑒別[J];中國生物醫(yī)學工程學報;2005年02期

10 林彤,孫建方;運用cDNA芯片技術對惡性黑素瘤相關基因的研究[J];中華皮膚科雜志;2004年02期

本文編號：2683068