蒙特卡罗模拟机器学习模型破解转录组学 “维数诅咒”：挖掘生物过程标志物的新利器

高通量转录组研究面临 “维数诅咒”，数据处理难度增大。研究人员开展结合蒙特卡罗方法与机器学习的算法研究，用该算法分析 HCM 患者转录组数据，发现 MYH6、FCN3 等关键基因，为后续研究提供重要依据。

　　高通量转录组学研究方法能评估大量对研究人员有价值的因素。但与此同时，“维数诅咒” 问题出现，这使得对数据处理和分析方法的要求不断提高。在这项研究中，一种结合蒙特卡罗方法（Monte Carlo methods）和机器学习（ML）的新算法被提出。该算法可通过突出与所研究疾病最可能相关的基因来实现特征空间的降维。这一方法不仅能够生成一组 “有趣的” 基因，还能为每个基因赋予权重，用以表明其 “重要性”。该权重指标可用于后续的统计分析、结果可视化以及结果解读。研究人员利用肥厚型心肌病（HCM）患者的公开转录组数据（GSE36961 和 GSE1145）展示了该算法的性能。分析揭示了 MYH6、FCN3、RASD1 和 SERPINA3 基因，这与现有文献高度吻合。