12、机器学习在基因诊断与水科学领域的应用探索

机器学习在基因诊断与水科学领域的应用探索

在当今科技发展中，机器学习技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力，尤其是在基因诊断和水科学领域。本文将深入探讨机器学习技术在这两个领域的应用，包括基因表达数据分析和水科学相关研究中的具体方法和成果。

基因表达数据分析的重要性与挑战

细胞会对环境刺激或内部状态做出反应，通过调节基因的表达来适应变化。基因表达水平的测量通常通过微阵列技术进行，该技术能够检测细胞中信使RNA（mRNA）的数量，从而反映基因的表达水平。然而，原始的基因表达水平测量数据存在诸多问题，如杂交效率差异、扫描仪误差、染色不足和非特异性交叉杂交等，因此需要进行复杂的预处理，包括背景校正、汇总、归一化和缺失值插补等。

特征提取策略

传统上，从基因表达特征中提取特征有两种主要策略：
- 知识驱动方法 ：如果有样本的先验知识，如类别标签、临床结果、先验密度等，以及具有代表性的训练数据集，那么可以进行有监督的分析。神经网络（NN）和支持向量机（SVM）是基于给定训练数据集构建高效分类器的合适工具。
- 数据驱动方法 ：无假设的无监督矩阵分解技术，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），是微阵列分析的多功能探索性技术。这些方法可以检测新的、未知的类别，但通常需要额外的约束条件来获得唯一答案。

另一种特征选择方法的分类是直接过滤方法和间接包装方法：
- 过滤方法 ：独立于后续应用的分类器，对过拟合具有鲁棒性。但它们通常忽略特征之间的相互作用，可能无法找到最“有用”的特征，