【導(dǎo)讀】王戟，男，博士，教授，博。生導(dǎo)師，中國工程院院士，主要研究領(lǐng)域?yàn)椋很浖碚?、人工智能和軟件工程。根?jù)腫瘤基因表達(dá)譜樣本集的特點(diǎn)，提出一種以支持向量機(jī)分類性能為評(píng)估準(zhǔn)則的尋找信。實(shí)驗(yàn)采用了三種腫瘤樣本集以驗(yàn)證新算法的可行性和有效性，對(duì)于急性白血病、難。4-折交叉驗(yàn)證識(shí)別準(zhǔn)確率。與其它優(yōu)秀的腫瘤分類方法相比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果在信息基因數(shù)量及其分類性能方。面具有明顯的優(yōu)越性。為避免樣本集的不同劃分對(duì)分類性能的影響，提出一種能夠更加客觀地反映信息

　　

【正文】 HT29 等的 增值和 AOM 誘發(fā)的結(jié)腸癌的生長(zhǎng)，并能使癌細(xì)胞鳥氨酸脫羧酶活性升高和 ODC_mRNA 含量增加；基因 H06524(Gelsolin Precursor) 在幾種癌細(xì)胞中都是低表達(dá)的 [38], Gelsolin 是一種控制細(xì)胞凋亡的多功能 肌動(dòng)蛋白。 還有很多信息基因 沒有查到相關(guān)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，有些可能已被研究，但還有些信息基因可能沒有被研究過。 相關(guān)工作 比較 正是 因?yàn)榛诨虮磉_(dá)譜的腫瘤分類檢測(cè)方法很有希望應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床診斷， 所以腫瘤分類問題得到廣泛研究 ，表 6 給出了針對(duì) 三 種 腫瘤樣本 集采用不同 的 基因選擇方法 或特征抽取方法的分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果 的比較情況 ，這些都是目前腫瘤分類問題 研究中獲得的非常好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 。 比較發(fā)現(xiàn)，我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 在信息基因數(shù)量和分類性能方面 具有 明顯的優(yōu)越性， 同時(shí)也 表明我們?cè)O(shè)計(jì)的 HBSA 算法與其它基因選擇方法相比具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) ，其 最大優(yōu) 點(diǎn)是能夠 同時(shí)發(fā)現(xiàn)盡可能多的最佳信息基因子集 ，這為從代謝通路角度 分析腫瘤發(fā)生發(fā)展過程準(zhǔn)備了條件 [39]，為在高性能計(jì)算機(jī)上進(jìn)行信息基因子集的窮盡搜索奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)也為研制腫瘤功能分類基因芯片準(zhǔn)備了條件 。 表 6 針對(duì) 三種 腫瘤樣本 集的不同分類方法所獲得的分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較 序號(hào) 基因 選擇 或特征抽取 方法 分類器 樣本集 信息基因數(shù)量 識(shí)別精度 參考文獻(xiàn) 1 BFSC或秩和檢驗(yàn)方法 啟發(fā)式寬度優(yōu)先搜索 (HBSA) SVM(RBF kernel) Leukemia 2 100% 本文 Colon 4 100% SRBCT 4 100% 3 特征記分 準(zhǔn)則 (Feature Score Criterion, FSC) SVM Leukemia % [40] Colon % 4 模糊邏輯與遺傳算法 (Fuzzy Logic and GA) SVM Leukemia 25 100% [19] Colon 10 % 5 采用 ReliefF 進(jìn)行基因初 選，然后采用HykGene 進(jìn)行精選 樸素 Bayes 分類器 (Na239。ve Bayes) Leukemia 5 100% [41] Colon 3 % 15 6 遺傳算法 (Geic Algorithms) SVM Leukemia 6 100% [42] Colon 12 % 7 修訂的局部線性嵌入 (Revised locally linear embedding,LLE) SVM(RBF kernel) Leukemia % [43] Colon % 8 多 目 標(biāo) 演 化 算 法 (Multiobjective Evolutionary Algorithms) 基因表達(dá)差異判別 Leukemia 4 100% [44] Colon 7 % 9 遞歸特征刪除方法 (Recursive Feature Elimination, RFE) SVM Leukemia 2 100% [10] Colon 4 % 10 修訂的特征記分準(zhǔn) 則與 兩兩冗余分析 (RFSC and Pairwise Redundancy Analysis) SVM(RBF kernel) Leukemia 16 100％ [18] 11 修訂的特征記分準(zhǔn)則與因子分析 (RFSC and Factor Analysis) SVM(RBF kernel) Leukemia 100％ [24] Colon ％ 12 修訂的特征記分準(zhǔn)則與獨(dú)立分量分析 (RFSC and Independent Component Analysis) SVM(RBF kernel) Leukemia 100% [25] Colon % 13 基因?qū)Ψ诸惡筒煌膊〉闹匾? ANN SRBCT 96 100% [45] 14 GESSES(geic evolution of subsets of expressed sequences) kNN SRBCT 12177。 2 100% [46] 5 研究 結(jié)論與未來工作 一次 實(shí)驗(yàn) 就能同時(shí)測(cè)出成千上萬個(gè)基因表達(dá)的 DNA 微陣列技術(shù)的出現(xiàn)為腫瘤學(xué)的研究提供了一種全新的研究方法，并在醫(yī)學(xué)制藥和臨床應(yīng)用領(lǐng)域備受關(guān)注，因此采用基因表達(dá)譜對(duì)腫瘤進(jìn)行分類檢測(cè)正逐步形成生物信息學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。但由于基 因表達(dá) 譜 數(shù)據(jù)存在維數(shù)高、噪音大、樣本數(shù)量小以 及基因之間存在共表達(dá)現(xiàn)象 等特點(diǎn)，為深入而準(zhǔn)確地挖掘 基因表達(dá)譜 中 所 蘊(yùn)含的知識(shí)帶來極大困 難。 本文 提出的 HBSA 算法是一種信息基因選擇的 FilterWrapper 算法 ，其分類過程模型屬迭代模型 ， 能夠 盡可能 多地選出 基因 數(shù)量 盡 可能少而分類能力盡可能強(qiáng)的候選信息基因子集。 實(shí)驗(yàn)采用三種腫瘤 基 因表達(dá)譜樣本 集 驗(yàn)證了這種新算法的可行性和有效性，對(duì)于急性白血病 樣本 集 ，只需 2 個(gè)基因就能獲得 100％的 全折 CV 分類 準(zhǔn)確率， 對(duì)于難以分類的結(jié)腸癌樣本 集 ，只需 4 個(gè)基因就可獲得 100％的 4折 CV 分類 準(zhǔn)確率 ， 但其全折 CV 分類準(zhǔn)確率卻為 %， 而對(duì)于多腫瘤亞型 SRBCT 數(shù)據(jù)集，同樣只需 4 個(gè)信息基因就能獲得 100%的 全 折 CV 分類準(zhǔn)確率 。 與其它腫瘤分類 方法 對(duì)于同樣的樣本 集所獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 相比， 采用HBSA 算法 獲得的 實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有明顯的優(yōu)越性 ，不僅分類準(zhǔn)確率高而且所選出的 信息基因數(shù)量 非常 少 ，只需 3 或 4 個(gè)，與假設(shè)一致 。 實(shí)驗(yàn)也進(jìn)一步驗(yàn)證了全折交叉驗(yàn)證方法能夠更加客觀地評(píng)估信息基因的分類準(zhǔn)確率，避免因樣本集的不同劃分對(duì)分類準(zhǔn)確率的影響。 目前，雖然針對(duì)腫瘤分類問題已經(jīng)開展 了大量研究， 但仍然還有許多問題需要解決。例如， (1) 多類別腫瘤分類問題研究得還不夠充分 ； (2) 信息基因選擇算法的優(yōu)劣 程度除根據(jù)其分類性能作為評(píng)估準(zhǔn)則外，還沒有其 它統(tǒng)一的準(zhǔn)則來評(píng)估； (3) 腫瘤樣本集的規(guī)模過于小而影響評(píng)估的準(zhǔn)確度和可信度 ； (4) 腫瘤樣本數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一； (5) SVM 分 類模型中 最佳 參數(shù) 選擇 問題還需 更 有效的算法 ； (6) 腫瘤分類模型的實(shí)用化研究； (7) 選出 的 腫瘤分類信息 基因子集 還需要在 生物醫(yī)學(xué) 實(shí)踐中進(jìn)一步驗(yàn)證 ； (8) 腫瘤相關(guān)基因在不同人種中的表達(dá)差異性 。這些問題都是我們今后需 要 重點(diǎn) 開展的研究 工作 。 參考文獻(xiàn) 1 Golub ., Slonim ., Tamayo P., Huard C., Gaasenbeek M., Mesirov ., Coller H., Loh ., Downing ., Caligiuri ., Bloomfield ., and Lander .. 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