АЛГОРИТМ ЭВОЛЮЦИОННОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

1. Реализуемый компьютером способ для выбора из пула генов набора генов-кандидатов для классификации данных о генах на класс с заболеванием и здоровый класс, причем способ содержит этапы, на которых:
- получают (10) набор значений экспрессии генов;
- компонуют (1) набор данных о генах в набор кластеров со схожими профилями посредством использования алгоритма кластеризации; и
- вводят (11) набор кластеров в генетический алгоритм для выбора набора генов-кандидатов из набора кластеров,
причем набор представителей вводят в генетический алгоритм, и причем каждый представитель представлен как массив чисел, у которого каждый индекс представляет соответствующий ген из данных о генах, и причем значение при каждом индексе представляет кластер, которому принадлежит соответствующий ген;
причем представителя для следующего поколения выбирают на основе шаблона выбора с использованием колеса рулетки, где колесо рулетки конструируют из относительного соответствия каждого представителя;
причем набор генов-кандидатов выбирают как представителя с наивысшим соответствием, отличающийся тем, что алгоритм кластеризации использует меру взаимозависимой избыточности в качестве меры расстояния, причем мера взаимозависимой избыточности между двумя генами основана на взаимной информации, нормализованной с помощью меры энтропии,
тем, что в каждой эволюции генетического алгоритма гены
переназначают кластерам посредством, в первую очередь, определения моды каждого кластера, мода представляет собой ген в каждом кластере, который имеет наивысшую множественную взаимозависимую избыточность, причем множественная взаимозависимая избыточность гена основана на сумме его меры взаимозависимой избыточности со всеми другими генами, принадлежащими тому же кластеру, и назначают другие гены соответствующим кластерам, обладающим более высокой взаимозависимой избыточностью с упомянутой модой кластера, и
тем, что соответствие представителя определяют на основе множественной взаимозависимой избыточности кластеров.
2. Способ по п. 1, в котором набор данных о генах содержит поднабор, относящийся к болезненному состоянию и к не болезненному состоянию, и где набор данных о генах предварительно обработан для удаления данных о генах, которые схожи в поднаборе болезненного состояния и в поднаборе не болезненного состояния.
3. Способ по п. 1, в котором гены представителя дополнительно ранжированы в соответствии с наивысшей множественной взаимозависимой избыточностью.
4. Способ по п. 1, в котором значения экспрессии генов получены из микрочиповых данных, чипов на основе ДНК, чипов, основанных на дифференциальном метилировании ДНК, иммунопреципитиации хроматина на чипе (ChIP) или изменений метилирования и числа генов.
5. Способ по п. 1, в котором гены-кандидаты представляют собой биологические маркеры для заболевания злокачественной
опухолью, биологические маркеры выбирают из любого сочетания биологических маркеров: TGIF1, X90840, IGFBP4, HMHA1, CUL5, QSCN6 (QSOX1), COPS5, UBE4A, LOC440345, CCL4, ACAT1.
6. Компьютерный программный продукт, который при исполнении на компьютере заставляет систему осуществлять способ по п. 1.
7. Система для выбора из пула генов набора генов-кандидатов для классификации данных о генах на класс с заболеванием и здоровый класс, система содержит:
вычислительный блок, выполненный с возможностью:
- получать набор данных о генах;
- кластеризировать набор данных о генах в набор кластеров со схожими профилями посредством использования алгоритма кластеризации,
осуществлять эволюцию набора кластеров посредством генетического алгоритма для выбора набора генов-кандидатов из набора кластеров;
причем набор представителей вводят в генетический алгоритм, и причем каждый представитель представлен как набор генов-представителей, причем набор генов представителей формируют посредством назначения соответствующего гена из данных о генах индексам, и значение при каждом индексе кластеру, которому принадлежит этот ген;
причем представителя для следующего поколения выбирают на основе шаблона выбора с использованием колеса рулетки, где колесо рулетки конструируют из относительного соответствия каждого представителя; и
причем набор генов-кандидатов выбирают как представителя с
наивысшим соответствием, отличающийся тем, что алгоритм кластеризации использует меру взаимозависимой избыточности в качестве меры расстояния, причем мера взаимозависимой избыточности между двумя генами основана на взаимной информации, нормализованной с помощью меры энтропии,
тем, что в каждой эволюции генетического алгоритма гены переназначают кластерам посредством, в первую очередь, определения моды каждого кластера, мода представляет собой ген в каждом кластере, который имеет наивысшую множественную взаимозависимую избыточность, причем множественная взаимозависимая избыточность гена основана на сумме его меры взаимозависимой избыточности со всеми другими генами, принадлежащими тому же кластеру, и назначают другие гены соответствующим кластерам, обладающим более высокой взаимозависимой избыточностью с упомянутой модой кластера, и
тем, что соответствие представителя определяют на основе множественной взаимозависимой избыточности кластеров.