تحسين تصنيف مرض الزهايمر باستخدام خط أنابيب اختيار الجينات الهجينة والتعلم العميق

مرض الزهايمر هو مرض دماغي تدريجي، غير قابل للعكس، وعصبي تنكسي. حتى مع الأعراض البارزة، يستغرق الأمر سنوات لملاحظته وفك شفرته وكشفه. ومع ذلك، فإن التقدم في التقنيات، مثل تقنيات التصوير، يساعد في التشخيص المبكر. لا تزال النتائج أحياناً غير دقيقة، مما يؤخر العلاج. وبالتالي، ركزت الأبحاث في الآونة الأخيرة على تحديد المؤشرات البيولوجية الجزيئية التي تميز الخصائص الجينية والفينوتيبية. ومع ذلك، فإن الميزات الناتجة عن مجموعة بيانات تعبير الجينات ضخمة، 1,000 أو حتى أكثر من 10,000. لمواجهة مثل هذه اللعنة البعدية، تم إدخال تقنيات اختيار الميزات. صممنا خط أنابيب اختيار الجينات الذي يجمع بين طريقة الفلتر، ووافر، والطريقة غير المراقبة لاختيار الجينات ذات الصلة. جمعنا بين الحد الأدنى من التكرار والحد الأقصى من الصلة (mRmR)، وتحسين تكتل الجسيمات القائم على الوافر (WPSO)، والفك التلقائي لاختيار الميزات ذات الصلة. استخدمنا مجموعة بيانات الزهايمر GSE5281 من Gene Expression Omnibus. قمنا بتنفيذ شبكة الإيمان العميق المحسنة (IDBN) مع معايير توقف بسيطة بعد اختيار الجينات ذات الصلة. استخدمنا تقنية تحسين بايزي لتعديل المعلمات الفائقة في شبكة الإيمان العميق المحسنة. تظهر النتائج المبوبة أن خط الأنابيب المقترح يقدم نتائج واعدة.