基于惩罚高斯混合模型的微阵列基因表达数据分析

摘要

随着现代生物技术的发展,基于基因表达数据的肿瘤分型诊断已成为DNA微阵列的重要应用领域.提出一种基于基因表达数据的肿瘤分型诊断新方法,并在理论上给出模型解释.该方法通过对高斯混合模型加上一个L1惩罚实现了肿瘤分类和信息基因选择的有机结合,从而用较少的变量达到更高的识别率.实验结果显示,无论是在模拟数据中还是五个微阵列数据集中,提出的方法都是高效稳定的.