7、现代基于基因表达技术的癌症检测与皮肤疾病识别研究

现代基于基因表达技术的癌症检测与皮肤疾病识别研究

基于基因表达的癌症检测技术

在癌症检测和诊断领域，全自动化方法结合数据挖掘和机器学习的进展，为可靠的癌症检测和诊断决策提供了可能。基于基因表达分析的技术已应用于多种癌症，包括结肠癌、乳腺癌、白血病、淋巴瘤、前列腺癌、肺癌、小圆蓝细胞瘤、肾癌、卵巢癌、混合系白血病和肝细胞癌等。

然而，使用基因表达技术进行癌症检测和诊断仍存在一些重要问题：
- 癌症阶段检测 ：大多数现有技术仅能检测疾病是否存在这两个阶段。以结肠癌为例，虽然有五个阶段，但回顾的研究大多只检测恶性或正常两种情况。不过，也有部分研究考虑了特定阶段，如在某些研究中考虑了结肠癌的I和II阶段，以及白血病的B - ALL、T - ALL和AML三个不同阶段。此外，Navarties多类微阵列数据包含四种不同类型的癌症（乳腺癌、前列腺癌、肺癌、结肠癌），可用于癌症类型的检测。
- 平台影响 ：研究人员比较了不同平台（如Affymetrix和Illumina）对基因表达性能的影响，得出基因表达具有平台依赖性的结论。但为了更广泛地推广这些发现，还需要与其他平台进行比较。
- 微阵列的局限性 ：应用微阵列的主要缺点是在样本数量有限的情况下维度过高。研究人员建议采用特征选择技术来缓解这一挑战，如卡方检验、F分数、主成分分析（PCA）等多种方法被用于选择最显著的基因。
- 分类技术 ：多种分类技术被应用于癌症分类，包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、K近邻（K - NN）、线性判别分析（LDA）、贝叶斯定理