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基因表达谱缺失数据填补融合方法及策略研究的中期报告
基因表达谱是研究生物体在不同条件下的基因表达变化的一种方法。但是，由于实验过程中不可避免的噪声和技术限制，导致表达谱中存在缺失数据。因此，填补这些缺失值是基因表达谱分析的重要步骤之一。本文介绍基因表达谱缺失数据填补融合方法及策略的研究进展。
一、基因表达谱中缺失数据的原因
基因表达谱的实验数据来源于高通量技术，如DNA芯片和RNA测序。由于技术限制和实验过程中复杂的生物学变化，导致表达谱中存在许多缺失值。具体原因包括：
1.实验过程中的技术问题：由于信号强度弱、杂交不完全、探针质量差等因素，导致芯片中的数据出现缺失。
2.非技术问题：在样本准备和处理的过程中，生物学杂质、采样误差、分析和处理数据的偏差，也会导致表达谱中的缺失数据。
二、基因表达谱缺失数据填补融合方法
填补缺失值需要综合考虑数据的性质和目标。目前，可用的填补方法包括基于样本的插值法、基于基因的插值法和矩阵分解。其中，基于样本和基于基因的插值法是较为常用的方法。
1.基于样本的插值法
基于样本的插值法是指根据一组具有相似特征的样本，通过插值法填补缺失值。最常用的方法是K近邻插值法和线性插值法。K近邻插值法基于样本的相似性，用具有相似表达谱的K个近邻样本的表达谱插值填充缺失值。线性插值法假设基因表达谱是连续变化的，用已知样本的表达谱插值填充缺失值。这些方法简单易懂，但在极端情况下可能会导致过拟合或欠拟合。
2.基于基因的插值法
基于基因的插值法是指根据大量其他样品的数据，用目标样品中其他基因的表达谱预测缺失值。最常用的方法包括：平均值插值法、基因相似度插值法和基于基因组学的插值方法。这些方法的结果可能更准确，但在涉及多个基因时计算量会增加。
3.矩阵分解
矩阵分解是针对高维基因表达数据而提出的一种新型填补方法。该方法将基因表达谱矩阵分解成低秩矩阵的集合，并将缺失的值与其他值一起恢复回来。这个方法并不需要其他样本来估计，通常能够更好地恢复数据，并减少丢失信息的风险。但在计算和选择分解技术时需要考虑一些因素。
三、基于缺失数据填补的基因表达谱数据融合方法
在现实应用中，通过对不同实验中的多份基因表达数据进行融合，能够进一步提高基因表达谱分析方法的稳定性和准确度。常见的基于缺失数据填补的基因表达数据融合方法包括：
1.插值方法的组合融合
将基于样本和基于基因的插值法方法相结合，以减少这些方法的缺点。例如，使用K近邻与平均值插值的组合方法，称为KNN-Mean方法。该方法利用K近邻法预测缺失值，然后基于该值和其它样本的平均值进行加权平均，用该值代替缺失值。
2.矩阵分解的融合
利用不同数据源之间的关系，将矩阵分解结果进行集成，从而得到更为稳定和准确的分析结果。例如，基于非负矩阵分解的方法——NMF-CFL，可以将矩阵分解的结果进行整合，去除各自基因表达谱数据中的噪音信息和数据源特异性信号，进而提高数据抗噪性和稳健性。
四、结论
本文讨论了基因表达谱中存在的缺失数据及其成因，以及不同缺失数据填补方法的优缺点。进一步地，我们介绍了基于缺失数据填补的基因表达数据融合方法。在实际应用过程中，需要根据具体数据特点和分析目标，合理选择填补方法和融合策略，从而实现数据的恢复和分析过程的精细化和优化。