Bakgrund: I tillämpningen av microarray data, hur man väljer ett litet antal informativa gener från tusentals gener som kan bidra till förekomsten av cancer är en viktig fråga. Många forskare använder olika beräkningsbaserade intelligensmetoder för att analysera genuttrycksdata. Resultat: För att uppnå ett effektivt genval från tusentals kandidatgener som kan bidra till att identifiera cancer, syftar denna studie till att utveckla en ny metod som använder partikelsvärmoptimering i kombination med ett beslutsträd som klassificeringsämne. Denna studie jämför också prestandan hos vår föreslagna metod med andra välkända benchmarking klassificeringsmetoder (stöd vektormaskin, självorganiserande karta, bakåtutbredning neurala nätverk, C4.5 beslut träd, Naive Bayes, CART beslut träd, och artificiellt immunigenkänningssystem) och utför experiment på 11 genuttryck cancerdataset. Slutsats: Baserat på statistisk analys överträffar vår föreslagna metod andra populära klassificeringar för alla testdatauppsättningar och är kompatibel med SVM för vissa specifika datauppsättningar. Dessutom identifieras de hushållningsgener med olika uttrycksmönster och vävnadsspecifika gener. Dessa gener ger en hög diskrimineringskraft när det gäller cancerklassificering.
En ny metod som använder PSO i kombination med ett beslutsträd som klassificerare utvecklades av Chen et al REF.
Gene selection for cancer identification: a decision tree model empowered by particle swarm optimization algorithm
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}