2010第七届研究生数学建模A题优秀论文--确定肿瘤的重要基因信息

资 源 简 介

2010第七届研究生数学建模A题优秀论文--确定肿瘤的重要基因信息

详 情 说 明

这篇优秀论文聚焦于利用数学建模方法从高维基因表达数据中识别与肿瘤相关的关键基因。针对基因数据维度高、样本少的特性，研究团队系统性地比较了多种特征选择与降维技术：

问题背景 肿瘤基因数据通常包含上万个基因表达量，但临床样本数量有限，属于典型的"高维小样本"问题。如何筛选出真正影响肿瘤发展的核心基因，对疾病分型和靶向治疗具有重要意义。

方法框架 提出三阶段处理流程：先通过方差分析（ANOVA）过滤低变异基因；再采用基于统计检验（如t-test）和机器学习（如SVM-RFE）的混合特征选择方法；最后使用主成分分析（PCA）等降维技术验证基因组合的有效性。

创新点 引入基因功能注释信息作为先验知识约束筛选过程 设计多指标融合的评估体系，兼顾分类准确率和生物可解释性 通过交叉验证避免过拟合，确保模型泛化能力

应用价值 最终确定的基因标记物组合在独立测试集上显示出85%以上的肿瘤分类准确率，部分基因与已知致癌通路高度吻合，为后续生物实验提供了明确的研究靶点。该建模思路现已成为处理高维生物数据的经典范式。