78、生物信息学中的基因分析与证据整合方法

生物信息学中的基因分析与证据整合方法

在生物信息学领域，基因数据的分析和处理对于理解生物过程、疾病机制等方面具有至关重要的意义。本文将介绍两种重要的研究内容，一是基于核判别分析的基因分类方法，二是用于识别细胞周期调控基因的证据整合技术。

基于核判别分析的基因分类

• 核判别分析相关理论
  • 核多判别分析（KMDA）旨在解决特征空间维度高或未知的问题。其核心目标是找到使特定目标函数最大化的解，即 $\arg\max_{A}\frac{|A^TK_B A|}{|A^TK_W A|}$，其中 $A = [\alpha_1, \cdots, \alpha_{C - 1}]$，$K_B$ 和 $K_W$ 是仅需对训练样本进行核计算的 $N\times N$ 矩阵。
  • 核判别期望最大化（Kernel DEM）算法通过选择所有标记数据作为核向量，并基于标记样本训练弱分类器来初始化。然后迭代以下三个步骤，直到满足收敛准则：
    • E 步 ：设置 $Z^{(k + 1)} = E[Z|\hat{D}^{(k)}; \hat{\Theta}^{(k)}]$，为未标记数据赋予概率标签。
    • D 步 ：设置 $\hat{A} {opt}^{(k + 1)} = \arg\max {A}\frac{|A^TK_B A|}{|A^TK_W A|}$，并将数据点 $x$ 投影到特征空间 $F$ 的线性子空间。
    • M 步 </