急性白血病的基因表达谱分析与亚型分类特征的鉴别

本研究基于生物信息学理论，运用模式识别方法和计算技术，对急性白血病的基因表达谱数据进行分析，研究急性白血病的亚型识别与分类信息基因选取问题。首先去除无关基因，然后利用浮动顺序搜索算法搜索特征空间生成候选特征子集，最后以支持向量机作为分类器进行急性白血病的亚型识别，并以误识率为依据鉴别出了5个包含完整分类信息的基因。实验结果表明，本研究鉴别出的5个信息基因能以100％的正确率准确识别急性白血病亚型。     

基于BP网络灵敏度分析的肿瘤亚型分类特征基因选取

基于肿瘤基因表达谱,提出了单隐层BP网络灵敏度分析法以有效选取肿瘤亚型分类特征基因。首先以Bhattacharyya距离为尺度滤除分类无关基因;然后从“功能基因组合”的角度出发,依据输入特征对BP网络输出的灵敏度生成候选特征基因子集;最后以BP网络作为样本分类器考察候选特征基因子集对肿瘤样本的亚型识别能力,得到具有最佳分类能力的基因子集作为肿瘤亚型分类特征基因。以小圆蓝细胞瘤基因表达谱数据集为例进行实验,结果表明了该方法的可行性和有效性。