【摘 要】
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针对基因表达谱数据用于癌症诊断所面临的噪声信息处理,基因分群和相关基因筛选的问题,本文提出了两类自适应群lasso正则化回归模型并发展了快速求解算法.本文的主要创新如下:(1)针对二癌型癌症诊断所面临的问题,本文提出了自适应群lasso正则化逻辑斯蒂回归模型(ARLR)并发展了快速求解算法.首先,使用鲁棒主成分分析把二癌型基因表达谱数据分解为干净数据和噪声数据.然后,在干净数据上使用加权基因共表达
【基金项目】
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河南省高校科技创新人才项目,编号为13HASTIT040,项目名称:基于统计机器学习的基因芯片数据分析; 河南省重点科技攻关计划,编号为212102210140,项目名称:基于鲁棒稀疏回归的癌症诊断技术研究;
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针对基因表达谱数据用于癌症诊断所面临的噪声信息处理,基因分群和相关基因筛选的问题,本文提出了两类自适应群lasso正则化回归模型并发展了快速求解算法.本文的主要创新如下:(1)针对二癌型癌症诊断所面临的问题,本文提出了自适应群lasso正则化逻辑斯蒂回归模型(ARLR)并发展了快速求解算法.首先,使用鲁棒主成分分析把二癌型基因表达谱数据分解为干净数据和噪声数据.然后,在干净数据上使用加权基因共表达网络分析将基因划分到群.接着,基于条件互信息和模块隶属度提出了具有生物学意义的单个基因重要性评价准则并基于对称不确定性度量提出了基因群重要性评价准则.最后,构建了自适应群lasso正则化逻辑斯蒂回归并将其应用到癌症诊断.在急性白血病和脑癌数据上的比较结果表明,所提出的方法优于WGGL,ASGL-CMI,SGL,GL,Elastic net和lasso.(2)针对多癌型癌症诊断所面临的问题,本文提出了自适应群lasso正则化多项式回归模型(ARMR)并发展了快速求解算法.首先,多癌型基因表达谱数据被分解为干净数据和噪声数据通过鲁棒主成分分析.然后,在干净数据上对每一类癌症亚型进行加权基因共表达网络分析得到每个亚型的基因群,整合这些基因群获得具有重叠结构的基因群.接着,提出了单个基因重要性评价准则和基因群重要性评价准则.最后,结合多项逻辑斯蒂回归和自适应稀疏群lasso惩罚,构建了自适应群lasso正则化多项式回归并将其应用到癌症诊断.在肺癌和肝癌数据上的比较结果表明,所提出的方法优于AMRSOGL,MSGL,MRGL和MR-lasso.
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