[发明专利]一种基于先验信息和并行二进制微粒群算法的肿瘤关键基因识别方法在审
申请号: | 201611126799.4 | 申请日: | 2016-12-08 |
公开(公告)号: | CN106548041A | 公开(公告)日: | 2017-03-29 |
发明(设计)人: | 韩飞;杨春;凌青华;崔宝祥;宋余庆;朱玉全;周从华 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G06F19/18 | 分类号: | G06F19/18;G06F19/24 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于先验信息和并行二进制微粒群算法的肿瘤关键基因识别方法,包括肿瘤基因表达谱数据的预处理,在训练集上,通过自定义的准则函数,利用改进的Elbow方法确定最优基因聚类数目K;运用微粒群算法PSO优选K个最优聚类中心,并在训练集上用K‑均值方法将肿瘤基因聚成K类;在训练集上,分别获取基因类别灵敏度GCS信息和基因调控GR信息;通过所得的K个基因簇为搜索空间,结合上述获得的两类先验信息,运用并行二进制微粒群算法BPSO识别出关键的肿瘤基因。与现有的肿瘤关键基因识别方法相比,本发明通过考虑两类先验约束降低了丢失与肿瘤类别相关的关键信息基因的概率,从而有助于提高后续的肿瘤识别。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 先验 信息 并行 二进制 微粒 算法 肿瘤 关键 基因 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于先验信息和并行二进制微粒群算法的肿瘤关键基因识别方法,其特征在于,包括下列步骤:步骤1肿瘤基因表达谱数据的预处理,包括肿瘤基因表达谱数据集的归一化和初步降维,同时将肿瘤基因表达谱数据集划分为训练集和测试集;步骤2在训练集上,通过自定义的准则函数,利用改进的Elbow方法确定最优基因聚类数目K;步骤3运用微粒群算法PSO优选K个最优聚类中心,并在训练集上用K‑均值方法将肿瘤基因聚成K类;步骤4在训练集上,分别获取基因类别灵敏度GCS信息和基因调控GR信息;步骤5以步骤3所得的K个基因簇为搜索空间,结合步骤4获得的两类先验信息,运用并行二进制微粒群算法BPSO识别出关键的肿瘤基因。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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