【摘 要】
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癌组织在病理状态表达的蛋白质和肽丰度会出现异常变化,在特定癌症的肽表达中找到一组最佳的蛋白质或多肽标记物,可临床用于特定类型的癌症诊断分析。本文介绍了一种基于局部
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癌组织在病理状态表达的蛋白质和肽丰度会出现异常变化,在特定癌症的肽表达中找到一组最佳的蛋白质或多肽标记物,可临床用于特定类型的癌症诊断分析。本文介绍了一种基于局部最大值搜索(LMS)峰值检测算法和Relief算法的新方法,在应用于MALDI-TOF低分辨率数据,可以更准确的实现分类判别。该方法包括局部最大值搜索(LMS)峰值检测算法,Relief特征选择算法和支持向量机的学习分类法。对低分辨率的卵巢癌数据集8-7-02而言,LMS算法经参数优化可以非常有效的用于峰值检测。在本数据集上Relief算法对LMS检测的峰值进行特征选择时体现出了良好的性能。至于学习分类器,支持向量机进行预测分类的测试精度,在识别癌症组和健康组时取得了满意的性能结果。LMS的最佳参数集是通过控制变量的方法实现的,取得了99.9738%的平均精确度(标准差为0.0018),在1000个独立的10折交叉验证中得到97.7437%的平均特异性(标准差为0.0109)。本文提出了一种新的特征加权选择算法,该算法通过求F-score算法和Relief算法的联合权重,实现了高分辨率的MALDI-TOF质谱数据更精确分类。我们归纳了数据处理的“四步走”战略：(1)原始质谱数据对齐后按一定距离等间距分组,(2)局部最大搜索峰值检测算法(LMS)进行峰值检测,(3)新的特征加权选择算法(FRW)用来进行特征选择,(4)支持向量机进行癌症组和健康组的分类甄别。LMS的最佳参数集也是通过控制变量的方法实现的,取得了97.4167%的平均精确度(标准差为0.0146),在1000个独立的10折交叉验证中得到最佳特异性为98.6111%。
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