基于GA-SVM方法的结肠癌基因表达谱数据分析  

Analysis of Colon Cancer Gene Expression Profiles Based on GA-SVM Method

作　　者：于彬[1] 张岩[2] 

机构地区：[1]青岛科技大学数理学院,山东青岛266061 [2]青岛科技大学机电工程学院,山东青岛266061

出　　处：《青岛科技大学学报（自然科学版）》2012年第6期587-592,共6页Journal of Qingdao University of Science and Technology:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(30871341);山东省教育厅科研基金项目(J10LA57);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(BS2012DX009)

摘　　要：对结肠癌的基因表达谱数据进行分析,提出选取其特征基因的新方法。首先考虑到基因表达谱数据高维数、小样本的特点,采用Bhattacharyya距离对数据进行降维,运用遗传算法生成特征基因子集,以支持向量机作为分类器,建立了基于GA-SVM的结肠癌两类别分类模型。实验结果表明,仅需提取10个特征基因就可获得95.62%分类准确率。Based on the analysis of colon cancer gene expression profiles data,a new method for selecting its informative genes was proposed.According to the characteristics of high dimensionality and small samples of gene expression profiles data,Bhattacharyya distance was used to reduce dimensionality of the data and informative genes subset was generated by genetic algorithm（GA） in order to utilize support vector machine（SVM） as classifier.Two-class classification model for colon cancer based on GA-SVM was established.The results showed that the accuracy could reach 95.62% by only 10 informative genes.

关 键 词：基因表达谱 肿瘤分类 特征基因 遗传算法 支持向量机 

分 类 号：Q811.4[生物学—生物工程]