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肿瘤基因表达数据的特征选择方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着生物技术的不断发展和运用，癌症成为全球公认的健康威胁之一，其发病率和死亡率呈上升趋势。肿瘤的形成是由于基因突变、失调等多种细胞微观变化导致，而肿瘤的种类和不同个体之间的差异和相关疾病的复杂性，使得对于肿瘤的诊断和治疗存在一定难度。因此，研究肿瘤的基因表达数据对于癌症数据的分类和特征选择，对于提高癌症的诊断水平、为肿瘤的治疗提供科学支持以及发现新的治疗手段都具有重要意义。
二、相关研究
目前，肿瘤基因表达数据的特征选择方法可以分为三大类：过滤法、包装法和嵌入法。过滤法将所有的属性按照某种规则进行排序，通过选择评估结果好的属性来达到特征选择的目的。常用的排序方法有评分排序、相关系数排序和信息增益排序等；包装法则是使用特定的分类器（如SVM、ANN）作为特征子集的评估函数，在不断的特征子集中搜索最佳的子集，但是包装法的重复率较高，计算量大；而嵌入法是将特征选择过程融合到分类算法中，通过自身的学习训练得到最小的特征子集。
三、研究内容及方法
本研究旨在设计更高效、更精准的基于肿瘤基因表达数据的特征选择方法，以提高对癌症诊断的准确性和治疗的有效性。具体内容包括：
1.构建肿瘤基因表达数据数据库。该数据库将收录不同类型和不同阶段的肿瘤基因表达数据，包括：乳腺癌、肝癌、肺癌、结直肠癌等。
2.研究基于LASSO的特征选择方法。LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）可实现特征选择的目的，并约束模型系数的平方和，对于压缩和进行变量筛选效果显著。
3.设计基于深度学习的肿瘤基因表达数据分类器。将深度学习应用到肿瘤基因表达数据分类中，建立合适的分类模型，并对模型进行精细调试，实现肿瘤分类的高效准确。
4.将LASSO与深度学习结合，实现特征选择和分类的同时进行，完成肿瘤基因表达数据的分类和特征选择任务。将两种方法相结合，可以更好地利用数据的特征，提取更有意义的特征信息，增强肿瘤分类的准确性和可靠性。
四、预期成果及意义
本研究预期将设计出一种基于LASSO和深度学习相结合的肿瘤基因表达数据的特征选择和分类方法。该方法将能够在多种肿瘤数据的分析中实现精准分类，发现并筛选出最为特异的基因特征，对于癌症的治疗和诊断将具有重要作用。此外，该研究的技术创新和应用前景对于肿瘤基础研究和临床实践也具有重要意义。