41、基于微阵列基因表达谱的癌症分类方法比较研究

基于微阵列基因表达谱的癌症分类方法比较研究

1. 引言

微阵列，也被称为DNA芯片或基因芯片，它能与从特定组织中提取的标记未知分子进行杂交，从而可以同时测量细胞或组织样本中每个基因的表达水平。这使得我们能够比较不同细胞类型或组织样本中的基因表达，进而确定导致特定疾病或癌症的更具信息性的基因。

近年来，微阵列技术为利用基因表达研究癌症疾病开辟了许多机会。微阵列数据分析的主要任务是从给定的微阵列数据中确定一个计算模型，以预测未知样本的类别。然而，微阵列数据具有高维、样本数量有限、存在大量无关基因和噪声以及数据缺失等特点，这使得测试样本的分类任务极具挑战性。无关基因不仅会给基因表达数据分析带来不必要的噪声，还会增加基因表达矩阵的维度，导致后续研究目标（如分类和聚类）的计算复杂度增加。特征（基因）选择方法可以消除这些无关基因，识别出有信息价值的基因。

目前，虽然有多种基于微阵列的癌症分类方法，但大多数方法并未关注在保证高分类准确率的同时确定最少数量的信息基因。因此，本文旨在通过比较研究，确定使用微阵列基因表达谱进行癌症分类的最有效方法，理想情况下，分类器的效率应通过准确的分类性能和最少的基因数量来衡量。

2. 基于微阵列基因表达谱的癌症分类方法

基于微阵列的基因表达谱已成为癌症分类的重要且有前景的数据集，可用于诊断和预后。使用微阵列数据集的主要动机是根据组织样本的表达谱对其进行分类，例如区分癌症样本和正常样本，或鉴别不同类型或亚型的癌症。由于不同亚型的癌症对同一疗法的反应不同，因此准确诊断患者的癌症类型并定制个性化治疗方案至关重要。

分类任务在现实世界的应用中广泛存在，包括二元分类和多类分类问题。目前，基于微阵列基因表达数据