Inom området bioinformatik är det en viktig uppgift att identifiera undergrupper av gener som ansvarar för att klassificera tillgängliga sjukdomsprover till två eller flera av dess varianter. Sådana problem har lösts tidigare med hjälp av oövervakade inlärningsmetoder (hierarkisk klusterbildning, självorganiserande kartor, k-medelkluster osv.) och övervakade inlärningsmetoder (viktad röstningsmetod, k-nearest granne metod, stöd vektor maskin metod, etc.). Sådana problem kan också ställas som optimeringsproblem av minimerande gen delmängd storlek för att uppnå tillförlitlig och korrekt klassificering. De största svårigheterna med att lösa det resulterande optimeringsproblemet är tillgången på endast ett fåtal prover jämfört med antalet gener i proverna och det ohyggligt stora sökutrymmet för lösningar. Även om det finns några tillämpningar av evolutionära algoritmer (EAs) för denna uppgift, här behandlar vi problemet som ett multiobjektivt optimeringsproblem för att minimera genen delmängd storlek och minimera antalet felklassificerade prover. Dessutom, för en mer tillförlitlig klassificering, vi överväga flera utbildningsset för att utvärdera en klassificerare. Tvärtemot tidigare studier, användningen av en multiobjektiv EA (NSGA-II) har gjort det möjligt för oss att upptäcka en mindre gen delmängd storlek (såsom fyra eller fem) att korrekt klassificera 100% eller nära 100% prover för tre cancerprover (leukemi, lymfom och kolon). Vi har också utökat NSGA-II för att få flera icke-dominerade lösningar upptäcka så mycket som 352 olika tre-gen kombinationer som ger en 100% korrekt klassificering till leukemi data. För att ytterligare kunna lita på identifieringsuppgiften har vi också infört ett tröskelvärde för förutsägelsestyrka för bestämning av ett provs tillhörighet till den ena eller den andra klassen. Alla simuleringsresultat visar konsekventa undergruppsidentifieringar av gen på tre sjukdomsprover och uppvisar flexibilitet och effektivitet genom att använda en multiobjektiv EA för identifiering av genundergrupp.
Deb och Al. REF tog också upp frågan om att identifiera genundergrupper för att uppnå tillförlitlig klassificering av tillgängliga sjukdomsprover genom att modellera det som ett multiobjektivt optimeringsproblem.
Reliable classification of two-class cancer data using evolutionary algorithms
{'venue': 'Bio Systems', 'journal': 'Bio Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}