基于基因表达数据的肿瘤预测模型研究

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1、摘要基因表达数据的分析和研究是生物信息学中重要的研究课题。运用信息科学的方法和技术，基于肿瘤基因表达数据，建立肿瘤的分类预测模型，对肿瘤的发现和识别具有重要意义。本文以多发性骨髓瘤、小圆蓝细胞瘤和结肠癌为研究对象，以基因表达数据为基础，运用人工神经网络建立肿瘤的分类预测模型，取得的主要研究成果如下：第一，本文针对多发性骨髓瘤，应用BP网络建立了多发性骨髓瘤BP预测模型。该模型使用相关分析法提取了44个特征基因，并以此为基础设计了基于三层BP网络的预测器。研究结果显示，多发性骨髓瘤BP预测模型正确预测了所有测试样本，预

2、测正确率为100％。本文首次将自组织特征映射网络应用于多发性骨髓瘤的研究，提出了一种具有自组织特征的多发性骨髓瘤自组织预测模型。该模型以自组织特征映射网络为核心，设计了自组织单元，使模型表现出优秀的自组织特征。实验结果表明，多发性骨髓瘤自组织预测模型的预测正确率达到了100％。第二，关于小圆蓝细胞瘤，本文针对小圆蓝细胞瘤存在的四个亚型，引入了将多类分类问题分解为多个两类分类问题的思想，建立了基于多BP网络的小圆蓝细胞瘤多模预测模型。该模型由四个BP网络构成，每个BP网络分别负责一个亚型的分类。研究结果表明，该模型能正

3、确预测所有测试样本，预测的准确率达到了100％。第三，针对结肠癌的研究，本文首次应用学习矢量量化算法，建立结肠癌学习矢量量化预测模型。该预测模型提取50个特征基因，设计了基于学习矢量量化算法的预测器。结肠癌学习矢量量化预测模型正确划分了62个样本中的57个样本，分类正确率为91．9％。与S．Furey取得的90．3％的分类正确率，Ben．Dor耿得的88．7％的分类正确率以及Alon取得的87．1％的分类正确率相比，本文创建的结肠癌学习矢量量化预测模型的分类性能最佳。本文研究成果部分发表在《中国生物医学工程学报》(E

4、I刊源)、《北京工业大学学报》和《第二十二届中国控制会议论文集》中。本课题得到了国家自然科学基金的支持。关键词肿瘤；基因表达；人工神经网络：预测模型AbstractTheanalysisandresearchellgeneexpressiondataisanimportantresearchareaofbioinformatlcsItjsverysignificantfordetectingandrecognizingtumortoestablishtumorclassificationandpredictionmo

5、delsbyusingmethodologyandtechniqueofinformationsciencebasedongeneexpressiondata．ArtificialNeuralNetworkisappliedtocreatetumorclassificationandpredictionmodelsbasedongeneexpressiondataforMultipleMyeloma,SmallRoundBlueCellTumorandColon．Researchresultsaregainedasf

6、ollows．ForMultipleMyeloma，BPPredictionModel(BPPM)iscreatedbyusingBackPropagation(BP)network44featuregenesareselectedusingcorrelationanalysisandapredictorisdesignedbasedonthreelayersBPnetwork．ResearchresultsindicatethatBPPMpredictscorrectlya11oftestsamplesandcor

7、rectrateis100％．Self-OrganizationFeatureMap(SOFM、networkisfirstlyappliedtoresearchonMultipleMyelomaandSelf-OrganizationPredictionModeI(SOPM)withself-organizationcharacteristicsjsproposed．SOFMnetworkjsservedasacoreofSOPMandself-organizationunitisdesignedtoembodys

8、elf-organizationcharacteristics．ResearchresultsindicatethatpredictioncorrectrateofSOPMjsuDto100％．AsIoSmallRoundBlueCellTumor,thepapertakesintoaccountfourfamiliesofSmallRound