基于深度森林和DNA甲基化的癌症分类研究

摘要：

作为人类基因组重要的表观遗传现象,DNA甲基化对基因的表达发挥着重要的调控作用,与癌症的关系密切.针对癌症基因组图谱(TCGA)庞大数据的类不平衡和高维度,致使假阴率大幅增加的问题,提出了一种混合采样的不平衡数据集成分类算法,使用合成少数过采样(SMOTE)算法生成新的少数类样本,得到扩充后的数据集,通过Tomek Link算法剔除样本扩充过程中引入的噪声,得到相对平衡的数据集.在此基础上,利用深度森林(gcForest)算法的级联森林结构,每一层选取两种随机森林结构,以增强模型的泛化能力,得到最终的分类模型.对6种癌症的DNA甲基化数据实验表明混合采样的不平衡数据集成分类算法在保证多数类分类精度的前提下,有效地提高了对于少数类的灵敏度.

关键词：DNA甲基化、癌症基因组图谱(TCGA)、合成少数类采样技术(SMOTE)、Tomek Link算法、gcForest算法

所属期刊栏目：56

分类号：TP181;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金No.81602961

在线出版日期：2020-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：189-193