10、基因组数据与注释中的关联规则挖掘

基因组数据与注释中的关联规则挖掘

1. 关联规则基础

关联规则（AR）是数据挖掘中的重要概念，它描述了数据集中项目之间的关系。例如，AR Event(A), Event(B) ⇒ Event(C)，支持度为 20%，置信度为 70%，这意味着当事件 A 和 B 发生时，事件 C 在 70%的情况下也会发生，并且这三个事件在所有情况中共同出现的频率为 20%。支持度和置信度是评估关联规则的两个重要统计指标，只有支持度和置信度超过用户定义的最小支持度（minsupp）和最小置信度（minconf）阈值的规则才会被提取。

提取关联规则是一个具有挑战性的问题，因为潜在关联规则的搜索空间随着项目集的大小呈指数增长，并且需要多次扫描数据集，这非常耗时。早期提出的 Apriori 算法是提取关联规则的有效方法，但它在处理相关或密集数据时性能会显著下降，并且会生成大量冗余规则。

例如，以下五条规则具有相同的支持度和置信度：
1. annotation ⇒ gene1↑
2. annotation ⇒ gene2↑
3. annotation ⇒ gene1↑, gene2↑
4. annotation, gene1↑ ⇒ gene2↑
5. annotation, gene2↑ ⇒ gene1↑

从用户的角度来看，规则 3 是最相关的，因为其他规则都可以从它推导出来，它是一个非冗余的关联规则，具有最小的前件和最大的后件，即最小非冗余 AR。

2. 相关工作

近年来，关联规则挖掘在基因表达数据分析中得到了广泛应用，旨在发现特定生物条件下的频繁基因模式。然而，这些应用存在一些问题：