2010第七届研究生数学建模A题优秀论文-- 基于临床与基因图谱的结肠癌基因标签提取

资 源 简 介

2010第七届研究生数学建模A题优秀论文-- 基于临床与基因图谱的结肠癌基因标签提取

详 情 说 明

这篇优秀论文探讨了如何利用数学建模方法从结肠癌患者的临床数据和基因图谱中提取关键的基因标签。研究团队采用多种数据分析技术处理高维基因表达数据，通过特征选择和降维方法识别出与结肠癌发生发展密切相关的基因标记。

论文首先介绍了结肠癌基因数据的背景知识，包括微阵列技术产生的海量基因表达数据的特点和挑战。研究重点在于如何从数千个基因中筛选出最具区分性的特征基因，建立能够有效预测或分类的基因标签。

在方法层面，作者可能采用了统计学检验、机器学习算法或模式识别技术来处理基因表达矩阵。通过比较癌组织和正常组织的基因表达差异，结合临床病理参数，构建了可靠的基因特征筛选模型。

研究结果展示了提取出的关键基因标签在结肠癌诊断或预后评估中的潜在应用价值。这些基因标记可能涉及特定的信号通路或生物学过程，为后续的分子机制研究和临床转化提供了重要线索。

该论文体现了数学建模在生物医学领域的交叉应用价值，展示了如何将复杂的生物数据转化为具有临床意义的科学发现。