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基于基因表达数据的样本分类研究的中期报告
尊敬的评委老师，大家好！
我做的研究是基于基因表达数据的样本分类研究，现在我来给大家做一下中期报告。
研究背景和目的
基因表达是指细胞中基因转录为mRNA的过程，通过分析这些mRNA的表达水平可以了解不同组织、不同疾病的生物学特征。在现代生物学研究中，基因表达数据成为了非常重要的数据类型。
本研究的目的是通过对基因表达数据的分析，建立分类模型，对不同样本进行分类，从而为疾病的诊断和治疗提供参考。
研究方法和进展
首先，我们获得了基因表达数据，并对数据进行了预处理，包括数据清洗、归一化、探测基因筛选等。然后，我们使用机器学习方法建立了分类模型，包括支持向量机、随机森林、神经网络等模型。我们通过交叉验证和测试集的验证，对模型的性能进行了评估。目前，我们已经建立了初步的分类模型，结果表明模型具有一定的分类能力。
接下来的工作
接下来，我们将继续优化分类模型的性能。具体来说，我们将尝试使用其他的学习算法，优化特征选择的方法，以及尝试结合其他数据类型（例如蛋白质互作数据）进行分类。同时，我们也将继续收集更多的数据，包括不同疾病和组织的基因表达数据，以拓展我们的研究覆盖面。
谢谢大家！