[发明专利]一种基于粒子群优化和打分准则的肿瘤关键基因识别方法有效
| 申请号： | 201710122524.1 | 申请日： | 2017-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN106951728B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 韩飞;唐迪;程准;李秋玮;凌青华;周从华;崔宝祥 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00 |
| 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粒子群优化和打分准则的肿瘤关键基因识别方法，包括定义一种基因打分准则来获取基因分类能力信息以过滤于肿瘤类别低相关的基因；结合基因分类能力信息利用Metropolis准则改进粒子群PSO算法以实现肿瘤关键基因的识别。本发明基因分类信息和改进PSO的新方法克服了传统的基于PSO识别肿瘤关键基因方法易于陷入局部最优解的缺点，并能选出数目更少且与肿瘤类别高度相关的基因子集，从而有助于提高后续的肿瘤识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 优化 打分 准则 肿瘤 关键 基因 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于粒子群优化和打分准则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定义打分准则结合极端学习机对各基因进行评价，并筛选出得分靠前的基因建立备选基因库；步骤3结合基因打分信息，利用粒子群优化从备选基因库中筛选出最优的肿瘤关键基因子集。
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