乔瓦尼·费利西;库马尔·帕里贾特·特里帕蒂;伊万杰利斯塔，丹妮拉;马里奥·罗萨里奥·瓜拉西诺 用于分析基因表达数据的基于混合整数规划的全局优化框架。 （英语） Zbl 1381.90061号 J.全球。最佳方案。 69，第3期，727-744（2017）. 小结：高通量基因表达患者/对照实验的分析基于根据标准统计测试确定差异表达基因。解决这一问题的典型生物信息学方法由两个单独的步骤组成：首先，确定表达水平改变的基因子集；然后选择由这些基因在统计学上丰富的通路，假设它们对研究中的生物条件起到相关作用。通常，所选路径集包含与条件无关的元素。这是因为统计显著性不足以证明生物相关性。为了克服这些问题，我们提出了一种基于大型混合整数程序的方法，该方法实现了一种新的特征选择模型，以同时识别那些过度表达和表达不足的基因，这些基因结合在一起，可以区分不同的癌症亚型，以及这些基因丰富的途径基因。该模型的创新之处在于，解决方案是为了丰富路径。这可能确实会在搜索中引入偏见；通过对解空间的广泛探索，在可行域内改变相关参数，然后使用全局优化方法，可以抵消这种偏差。通过本次探索获得的解决方案池的联合分析确实应该提供一组稳健的最终基因和路径，克服仅依赖统计显著性的潜在缺陷。本文介绍了癌症基因组图谱中不同类型癌症转录组的实验结果。该方法能够确定所考虑的癌症亚型和少数选定途径之间的明确关系，最终通过生物学分析进行验证。 MSC公司： 90立方厘米 混合整数编程 90C26型 非凸规划，全局优化 92D10型 遗传学和表观遗传学 关键词：基因表达;路径;统计显著性;全局优化;MIP公司;特征选择 软件：CPLEX公司;阿菲;米塞尔;戴维;FastAnnotator（快速注释器）;抄本;利马 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Felici}等人，J.Glob。最佳方案。69，第3号，727--744（2017；Zbl 1381.90061） 全文： 内政部 参考文献： [1] Huang，D.W.，et al.：使用DAVID生物信息学资源对大型基因列表进行系统和综合分析。《国家协议》。4, 44-57 (2009) ·doi:10.1038/nprot.2008.211 [2] 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