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基于监督学习的肿瘤特征基因选择方法研究的任务书
一、任务背景：
近年来，随着人们对肿瘤治疗方法的研究不断深入，越来越多的研究发现，肿瘤的发生发展与特征基因密切相关。因此，肿瘤特征基因的识别和选择对于肿瘤治疗具有极为重要的意义。
目前，基于机器学习算法的肿瘤特征基因选择方法已经成为了一种广泛应用的方法。其中，基于监督学习的肿瘤特征基因选择方法因为其具有灵敏度高、准确度高等优点而备受研究者关注。
因此，本次研究旨在探究基于监督学习的肿瘤特征基因选择方法，为肿瘤治疗研究提供参考和借鉴。
二、任务目标：
1.研究肿瘤特征基因的选择方法，着重探究基于监督学习的方法。
2.收集肿瘤相关的数据和相关的肿瘤特征基因信息，并进行预处理。
3.基于监督学习算法，建立肿瘤特征基因选择模型，并对模型进行优化和评估。
4.分析所得到的结果和结论，总结本次研究的成果和意义。
三、任务步骤：
1.文献调研
收集相关文献资料，了解目前研究肿瘤特征基因选择方法的最新进展。
2.数据收集和预处理
收集和预处理肿瘤相关的数据和特征基因信息，探究数据的相关性和重要性。
3.建立监督学习模型
使用机器学习算法，建立肿瘤特征基因选择模型。其中包括特征提取，模型训练和模型评估等步骤。
4.模型优化和评估
对建立的模型进行优化和评估，并进行结果可视化展示。
5.结果分析和总结
通过对结果进行分析和比较，总结本次研究的成果和意义，并对未来的研究提出展望。
四、成果要求：
1.研究报告
撰写研究报告，包括任务背景、目标、步骤、结果和结论等内容。
2.相关数据和代码
提交相关数据和代码，方便其他研究者进行复现和参考。
3.项目演示
完成本次研究的项目演示，对研究结果进行展示和解释。
五、参考文献：
1.Chen,J.,Xu,H.,Arslan,N.A.,Feldman,M.W.,&Zheng,L.(2017).TransposoninsertionalmutagenesisbasedonCFE-1counter-selectionrevealsrecessivelethalmutantsinfissionyeast.Currentgenetics,63(2),331-343.
2.Mamiya,H.,Iglesias-Gonzalez,J.,&Wada,T.(2021).GeneticInteractionCanIncreasetheDiversityofPhenotypesEmergingfromGeneRegulatoryNetworkArchitectures.ACSSynthBiol.
3.Li,M.,Sun,X.,Sun,G.,Ouyang,Z.,Liu,Y.,Li,B.,...&Huang,J.(2020).TIM4PromotesHepatocellularCarcinomaProgressionviaActivatingAKT/STAT3SignalingPathway.FrontiersinOncology,10,166.
4.Hu,X.,Li,L.,Wang,Y.,Wan,Y.,Lu,F.,Ke,H.,...&Xing,J.(2018).TheShugoshinandProteinPhosphatase2ACooperatetoEnsureProperChromosomeSegregationinCaenorhabditiselegansMeiosis.Genetics,genetics-301776.
5.Baghbanzadeh,A.,Wu,B.,Xie,M.,&Zeng,S.(2020).TheRolesofArtificialIntelligenceandMachineLearninginCancerDiagnosisandTreatment.JournalofOncology,2020.
6.Zhang,Z.,&Li,X.(2018).Deeplearningintissueclassificationofgastriccancer.JournalofHealthcareEngineering,2018.