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user: 4. 实验结果分析 4.1. 特征提取结果 采用Softmax此方法后，就能得到高维特征量的权重(2*27，336维)，然后分别对相对应的(正常人和患银屑病的人)权重进行做差取绝对值，然后将权重依次从大到小的排列，运行20次，每次都取权重为前30的特征基因，采用专家打分算法，最终选出前10个特征基因。 将T检验应用于基因表达数据即可检验基因在不同总体样本间表达差异是否显著。通过检验同一基因在正常人与银屑病患者之间的表达是否存在着显著性差异，可以判断该基因是否有可能是银屑病的致病基因之一。在此处，我们可以对每个基因分别进行T检验，取显著性最大，即正常人与银屑病患者表达差异最大的前十个基因作为特征值。将各个基因的T值(显著性)从小到大进行排序，取排名靠前的10个特征，并于Softmax算法得到的10个特征基因取交集，如图2。 从图2也可以发现两种基因特征提取方法提取到的特征存在很大的重合性，从侧面说明了所提取的特征具有较强的稳健性。 4.2. 特征验证与结果分析 我们将数据分成3种不同方式进行训练和测试： 方式一：以GSE14905作为训练集，GSE13355作为测试集； 方式二：以GSE13355作为训练集，GSE14905作为测试集； 方式三：GSE14905和GSE13355中各随机抽取一半作为测试和训练集 采用BP神经网络的算法，对本文提出的融合T-rank的Softmax的特征提取算法得到的8个基因进行分类准确性验证，验证结果如下表1，表2，表3。 从表1中可知，当GSE14905作为训练集，GSE13355作为测试集，其中有22044(41469_at)，3280(203691_at)，27604(227736_at)这三个基因得到区分银屑病人的准确率为100%。 从表2中可知，当以GSE13355作为训练集，GSE14905作为测试集时，其中依然有27604(227736_at)这个基因得到区分银屑病人的准确率为100%。 从表3中可知，当以GSE14905和GSE13355中各随机抽取一半作为测试和训练集时，其中还有9270(209720_s_at)，27604(227736_at)，9953(210413_x_at)这三个基因得到区分银屑病人的准确率为100%。 图2. Softmax算法与T-rank法选择出的特征基因 Table 1 The Acc， BAcc1 and BAcc2 of 8 selected genes in case 编号(基因名称) Acc BAcc1 BAcc2 11356(211906_s_at) 97.54% 100% 97.03% 6941(207365_at) 100% 100% 100% 9270(209720_s_at) 98.36% 100% 98.02% 32038(232170_at) 88.52% 71.43% 92.08% 22044(41469_at) 100% 100% 100% 3280(203691_at) 100% 100% 100% 27604(227736_at) 100% 100% 100% 9953(210413_x_at) 97.54% 100% 97.03% 表1. 方式一8个基因编号及其对应的Acc，BAcc1及BAcc2 Table 2 The Acc， BAcc1 and BAcc2 of 8 selected genes in case 编号(基因名称) Acc BAcc1 BAcc2 11356(211906_s_at) 94.44% 95.24% 93.94% 6941(207365_at) 94.44% 95.24% 93.94% 9270(209720_s_at) 96.30% 95.24% 96.97% 32038(232170_at) 96.30% 100% 93.94% 22044(41469_at) 94.44% 95.24% 93.94% 3280(203691_at) 94.44% 95.24% 93.94% 27604(227736_at) 100% 100% 100% 9953(210413_x_at) 94.44% 95.24% 93.94% 表2. 方式二8个基因编号及其对应的Acc，BAcc1及BAcc2 Table 3 The Acc， BAcc1 and BAcc2 of 8 selected genes in case 编号(基因名称) Acc BAcc1 BAcc2 11356(211906_s_at) 96.59% 95.24% 97.01% 6941(207365_at) 97.73% 90.48% 100% 9270(209720_s_at) 100% 100% 100% 32038(232170_at) 98.86% 95.24% 100% 22044(41469_at) 98.86% 95.24% 100% 3280(203691_at) 97.73% 90.48% 100% 27604(227736_at) 100% 100% 100% 9953(210413_x_at) 100% 100% 100% 表3. 方式三8个基因编号及其对应的Acc，BAcc1及BAcc2 Table 4 The Acc， BAcc of 8 selected genes in comprehensive evaluatio 编号(基因名称) Average_Acc Average_BAcc 11356(211906_s_at) 96.19% 96.41% 6941(207365_at) 97.39% 96.61% 9270(209720_s_at) 98.22% 98.37% 32038(232170_at) 94.56% 92.12% 22044(41469_at) 97.77% 97.40% 3280(203691_at) 97.39% 96.61% 27604(227736_at) 100% 100% 9953(210413_x_at) 97.33% 97.70% 表4. 综合评价所得8个基因的Acc及BAcc 最终我们综合考虑三种检测方式下各个特征基因对应不同群体的分类准确率，对测试的8个特征基因分别求出其在各个检测方式下的准确率的平均值，即 得到下述结果。 通过对表4的观察我们发现27604(227736_at)基因的平均分类准确率达到了100%。考虑到样本个数较少，为了保证模型的稳健性，同时我们也可以看到第9270(209720_s_at)，22044(41469_at)，9953(210413_x_at)，这三个平均准确率次高的基因平均准确率也达到了97%以上，具有很大的参考价值。因此可以取27604(227736_at)，9270(209720_s_at)，22044(41469_at)，9953(210413_x_at)这四个基因作为最终的诊断基因。 为了便于对比，我们首先将GSE14905的合并数据GSE13355采用传统的PCA (Principle Component Analysis)方法进行降维并取前8个主成分(累积贡献率达81.3%)标准化得分来代替原始数据，然后利用LDA (Linear Discriminant Analysis)方法对8个主成分同样在三种情况下进行分类验证，并计算出三种方式下的平均值准确率Average_Acc = 92.37%，Average_Bacc = 92.89%，可以看到本文算法提出的特征准确率明显高于PCA方法，更重要的是，PCA虽然也能够有效的经行降维，但其得到的是所有特征的加权综合，无法判断出究竟是哪个具体基因才是关键诊断基因，这在实际的临床诊断操作上没有本文的方法方便实用。