导航微阵列景观:对特征选择技术及其应用的全面审查
Fangling Wang1, Azlan Mohd Zain1, Yanjie Ren2
1Faculty of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Johor, Malaysia.
Frontiers in big data
|July 25, 2025
概括
本综述探讨了用于生物医学研究的微阵列特征选择方法,解决了高维和噪音数据. 它为选择改进个性化医疗,癌症诊断和药物发现的技术提供了指导.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 微阵列数据由于高维度和噪声而存在挑战.
- 有效的特征选择对于提取有意义的生物学见解至关重要.
- 现有的技术在各种研究场景的优势,局限性和适用性方面各不相同.
研究的目的:
- 系统地审查微阵列特征选择技术的最新进展.
- 评估这些方法在生物医学研究中的适用性.
- 确定研究缺口,并为新技术和应用提出未来方向.
主要方法:
- 对微阵列特征选择方法的系统文献综述.
- 在不同的生物医学环境中分析优势,局限性和适用性.
- 识别尚未探索的领域和未来的研究机会.
主要成果:
- 对微阵列数据的各种特征选择方法的全面评估.
- 研究人员的理论基础和实践指导.
- 突出特征选择在个性化医学,癌症诊断和药物发现方面的潜力.
结论:
- 特性选择对于在生物医学中推进微阵列数据分析至关重要.
- 跨学科的合作可以推动这一领域的创新.
- 本综述为研究人员和从业人员提供了必要的理论和实践支持.
