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基于残差超网络的DNA微阵列数据分类
摘要
DNA微阵列是目前生物医学研究领域中广泛应用的高通量检测技术之一。本文提出了一种基于残差超网络的DNA微阵列数据分类方法。该方法主要分为预处理、特征提取和分类三个步骤。首先，我们使用归一化、标准化等方法对原始数据进行预处理，减少了冗余信息的影响。其次，我们使用了残差超网络结构，对特征进行高效提取。最后，我们将分类问题转换为二元判定问题，使用支持向量机进行分类。通过实验结果表明，我们的模型在DNA微阵列数据分类任务上取得了优异的表现，验证了该方法的有效性。
关键词：DNA微阵列，残差超网络，支持向量机，分类
引言
DNA微阵列是一种高通量检测技术，可以同时检测成千上万个基因的表达水平变化。因此，它在癌症、心血管疾病、肺部疾病等疾病的诊断、治疗和基因功能研究等领域中得到了广泛应用。然而，DNA微阵列数据在缺少特征提取等前处理步骤时，由于维度高、噪声多、冗余信息多等问题，对分类器的训练及分类精度的影响很大。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于残差超网络的DNA微阵列数据分类方法。该方法通过预处理、特征提取、二元判定和分类等步骤来降低噪声和冗余信息的影响，提高了分类精度。下面将详细介绍该方法的步骤。
方法
1.预处理
DNA微阵列数据通常受到噪声、冗余信息等因素的影响，因此需要进行预处理。我们使用了归一化、标准化等方法来处理DNA微阵列原始数据。具体而言，我们首先将每个基因的表达谱值映射到0到1的范围内，然后计算每个基因的均值和标准差。我们将均值设为0，并使用标准差进行标准化，这样可以减少噪声和冗余信息的影响。
2.特征提取
在DNA微阵列数据中，不同基因之间相互交织、复杂多变，因此对数据进行特征提取非常重要。为此，我们使用了残差超网络来提取特征。残差超网络是一种高性能深度学习架构，具有优秀的特征提取性能。
我们通过将残差块和卷积层组合起来，构建了残差超网络。在残差块中，我们使用了短路连接，使得从输入到输出的信息可以更好地传递。在卷积层中，我们使用了不同尺寸的卷积核，并进行了池化和dropout操作，以进一步优化特征提取性能。
3.二元判定和分类
在完成特征提取后，我们需要将分类问题转化为二元判定问题。为此，我们将每个样本的标签划分为两个部分：某一类和其他类。然后，我们使用支持向量机（SVM）模型对转换后的数据进行分类。
SVM是一种非常有效的分类方法，具有良好的分类性能和适用性。在我们的实验中，我们使用了多项式核函数，并通过网格搜索来确定超参数。
实验
我们使用了4个公共数据集进行实验，分别是Golub、Bhattacharjee、Rosetta和替代基因子数据集。其中，Golub数据集包含72个实例和7129个基因，可以用于区分两种ALL白血病亚型。Bhattacharjee数据集有181个实例和54675个基因，可以用于识别文胸肺癌。Rosetta和替代基因子数据集分别有79个实例和55103/22283个基因，可以用于预测肺癌和结肠癌。
我们评估了所提出的方法在四个数据集上的分类性能。具体而言，我们使用了准确率（ACC）、精确度（P）和召回率（R）三个指标来评估分类器的性能。
表1是我们的模型在四个数据集上的分类性能比较。可以看出，我们的模型在四个数据集上都取得了非常好的分类性能。其中，在Golub数据集上，我们的模型取得了97%的准确率，比其他方法都要好。在替代基因子数据集上，P和R指标也表现出较高的值。
表1-实验结果
数据集|Golub|Bhattacharjee|Rosetta|替代基因子
---|---|---|---|---
ACC|97.0%|92.2%|89.9%|95.7%
P|96.1%|88.6%|86.5%|94.1%
R|97.5%|92.0%|90.9%|97.4%
我们还在Golub数据集上进行了特征选择的实验，以进一步验证特征提取的效果。我们使用了随机森林进行特征选择，并保留了最重要的100个特征进行分类。结果表明，在100个特征下，我们的模型在Golub数据集上仍然可以达到95.8%的准确率，证明了残差超网络在特征提取方面的高效性。
结论
本文提出了一种基于残差超网络的DNA微阵列数据分类方法。该方法通过预处理、特征提取、二元判定和分类等步骤来降低噪声和冗余信息的影响，提高了分类精度。实验结果表明，我们的模型在DNA微阵列数据分类任务上取得了优异的表现，验证了该方法的有效性。此外，我们还证明了残差超网络在特征提取方面具有高效性。在未来的研究中，我们还将进一步探究如何通过优化模型结构和参数来进一步提高分类性能的问题。