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阿爾茨海默癥（Alzheimer’s disease， AD）基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)具有高維性、高噪聲、高冗余性等特點(diǎn)，使得AD特異性基因的搜索空間巨大，搜索算法時(shí)間長(zhǎng)，降低了算法的挖掘性能及其生物學(xué)分析。因此對(duì)其基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和降維預(yù)處理是十分必要的。文中首先利用小波包變換-SAM方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維去噪，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了小波包方法能較好地提取基因表達(dá)譜有用信息；然后應(yīng)用快速獨(dú)立成分分析（FastICA）算法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行矩陣分解分析，并根據(jù)獨(dú)立分量選取特異性基因。在此基礎(chǔ)上的樣本分類實(shí)驗(yàn)表明，F(xiàn)astICA提取的特異性基因具有較高的顯著性，能夠提高樣本的分類結(jié)果。同時(shí)，通過所提取特異性基因的富集性分析，文中給出了這些基因在阿爾茨海默癥數(shù)據(jù)集中聚類情況及其基因表達(dá)情況，為AD的生物學(xué)及醫(yī)學(xué)病理分析提供有利的依據(jù)。
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