SVMs在基因表达谱数据分析中的应用

目前，微阵列技术已被广泛应用于基因表达水平的录制实验。所获得的基因表达数据通常包括上万条基因的测量值，很多传统方法在处理这样的海量数据时都存在着问题。并且，由于制作工艺和经费的限制，实验所获得的数据集常含有较少的组织样本，而每一组织却包括上万条基因的表达水平，大多数有监督的方法应用效果都不理想。一种新的有监督的分析技术——支持向量机（Support Vector Machines，SVMs）已被证明十分适合处理这样的基因表达数据。大量关于基因表达数据处理的文献在肯定SVMs独特优势的同时，对于其原理与算法的具体实现却较少进行总结和详细介绍。本文将结合数据挖掘的相关知识，从SVMs的基本原理出发，详细介绍SVMs在微阵列表达数据分析中的应用。