基于基因表達譜的結直腸癌的判別與分型.pdf

1、刪川馴㈣㈣川fJ|ff川川㈣分類號Y3280610一密級UDC編號角方霜糾六膨博士學位論文基于基因表達譜的結直腸癌的判別與分型TheDiscriminationandSubtypeIdentificationofColorectalCancerbasedonGeneExpressionProfiling王文輝導師姓名李金明教授專業(yè)名稱生物信息學培養(yǎng)類型學術型論文提交日期2017年3月博士學位論文基于基因表達譜的結直腸癌的判別與分型博士研

2、究生：王文輝指導教師：李金明摘要基于基因表達譜的癌癥判別指針對基因表達譜數(shù)據(jù)集，設計有效的分類算法，把正常樣本和癌癥樣本分開，并找出癌癥的判別基因(特征基因)；基于基因表達譜的癌癥分型指針對基因表達譜數(shù)據(jù)集，設計有效的分類算法，將癌癥樣本分為多個亞型，并找出判別各個亞型的特征基因，以利于確定藥物靶向和對患者的精準治療。然而，基因表達譜數(shù)據(jù)集的四大顯著特征：“維數(shù)災難、高冗余、高噪聲、數(shù)據(jù)不平衡性”，形成了基于基因表達譜的癌癥判別與分型的

3、困難。本研究針對基因表達譜數(shù)據(jù)集的上述特征，以及結直腸癌亞型的數(shù)量未知的問題，研究了前沿水平的相關算法，以此為基礎，提出了更合理的結直腸癌的判別與分型的方法，提高了結直腸癌判別與分型的準確性并找出了一系列具有高判別能力的特征基因集。本文分為四部分，第一章為緒論；第二章，研究了基于基因表達譜的結直腸癌的判別與分型的相關算法，主要包括：(1)基于RUSBoost的不平衡數(shù)據(jù)集的分類算法，將該二分類算法擴展為多分類算法，命名為RUSBoost