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遗传学在恶性肿瘤的发展和进展中起着重要作用。相关基因的识别是一个高维数据处理问题。为了解决维数灾难，提出了一种混合方法，即金字塔引力搜索算法 (PGSA)，其中基因数量循环减少。PGSA 由两个元素组成，一个过滤器和一个包装器方法（受引力搜索算法启发），该方法通过循环进行迭代。在每个循环中选定的基因会传递到后续循环以进一步降低维数。PGSA 尝试使用信息量最大的基因来最大化分类准确度，同时减少基因数量。结果报告了针对乳腺癌的多类微阵列基因表达数据集。已经实施了几种特征选择算法以进行公平的比较。PGSA 在准确度方面排名第一（84.5%），有 73 个基因。为了检查所选基因是否对患者的生存和治疗反应有意义，对这些基因进行了蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。在检查遗传网络时出现了一个有趣的模式。HSP90AA1、PTK2 和 SRC 基因位列排名最高的瓶颈基因之列，DNA 损伤、细胞粘附和迁移途径在网络中高度丰富。
使用金字塔引力搜索算法进行基因选择
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