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合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路. 相似文献
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近年来,我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势,但是,犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力,打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据,提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类,然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据,继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习,从而预测犯罪案由。实验结果表明,与传统方法相比,本文方法具有更好的预测效果,为公安实践工作中类似案件的侦破和预防,提供新的路径支撑。 相似文献
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最优特征子集选择问题 总被引:73,自引:0,他引:73
机器学习和模式识别面临的一个重要问题,就是特征子集的选择问题,即从一个大的已生征特集合,选择一个子集合来一致地描述已知例。特别,最优特征子集选择问题,即最小的特征子集问题的 计算杂性至今学不清楚。 相似文献
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本文对示例式学习的ID5R算法进行了深入的研究并作了进一步的改进,提高了其计算效率.并提出一种适合于增量式学习的抗干扰机制,拓广了算法的适用范围. 相似文献
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