肿瘤标志物识别的特征选择综述

高通量测序技术的进步,产生了大量的组学数据。随着肿瘤数据信息化管理和精准医疗的快速发展,肿瘤标志物的识别对肿瘤的早期检测、诊断、预后和治疗方面具有重要意义。特征选择技术在肿瘤标志物的识别中起到了关键作用,通过机器学习模型筛选肿瘤标志物的成本较生物实验法更低廉且准确性更有保障。特征选择算法能从复杂的组学数据中筛选重要的特征集合。首先,介绍组学的不同类型及肿瘤标志物识别的重要意义;其次,介绍过滤式、包装式、嵌入式和整合式这4种不同类型的特征选择方法;再次,总结不同特征选择算法在肿瘤标志物识别中的应用;最后,探讨肿瘤标志物识别的挑战、研究突破点以及未来发展趋势。