遗传工程的进展
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抽象的

融合基因相互作用以改善分类分析中的疾病辨别

张继刚、李健、唐文龙、邓洪文

通常观察到，基因之间存在与具有公共卫生重要性的疾病相关的强烈统计相互作用。基因相互作用可能有助于提高疾病分类的准确性。特别是当不同类别之间的基因表达差异不够大时，利用基因相互作用进行疾病分类分析就更为重要。然而，分类分析中的大多数基因选择算法仅关注表达水平在类别之间表现出差异的基因，而忽略了基因相互作用中的歧视性信息。在这项研究中，我们开发了一种两阶段算法，可以在基因选择过程中考虑基因相互作用。它最大的优点就是可以利用
通过使用“贝叶斯误差”作为基因选择标准，从基因相互作用以及基因表达差异中获取歧视性信息。使用模拟和真实的微阵列数据集，我们证明了基因相互作用提高分类准确性的能力，并提出所提出的算法可以产生少量信息丰富的基因集，同时产生高度准确的分类结果。因此，我们的研究可能为未来人类疾病歧视的基因选择算法提供新的视角。