基于自学习进化算法的生物医学数据双聚类框架MOEBA-BIO的创新设计与应用

本研究针对传统双聚类算法在进化计算中存在的冗余性和领域适应性不足等问题，开发了MOEBA-BIO框架。通过创新性的完整编码方案和自配置机制，实现了双聚类数量自主确定和领域知识整合。实验表明，该框架在基因共表达分析中显著提升双聚类精度和功能富集度，为生物医学数据分析提供了新工具。

　　

在生物医学数据分析领域，双聚类(biclustering)技术因其能同时识别行和列的关联模式而备受关注。这项技术在基因共表达分析、临床数据分组和医学影像处理等方面具有重要应用价值。然而，传统基于进化算法的双聚类方法存在两个关键瓶颈：一是采用的部分编码方案导致个体仅代表单个双聚类，与实际问题解决方案脱节；二是难以整合领域特异性知识，限制了在特定生物医学场景中的应用效果。

针对这些挑战，研究人员开发了MOEBA-BIO（多目标进化双聚类生物医学算法）框架。该研究创新性地提出了完整编码方案，使每个进化个体直接对应完整的双聚类解决方案，并实现了双聚类数量的自主确定。通过设计自适应双聚类大小(Adaptive bSIZE)、双聚类分化(bDIFF)等新型目标函数，以及面向基因共表达的特异性目标"调控一致性"(Regulatory Coherence)，显著提升了算法性能。研究还开发了结合监督与非监督学习的参数自配置器，使算法能自动适应特定生物医学领域的数据特征。相关成果发表在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》上。

关键技术方法包括：1）设计完整编码方案，整合排列编码和二进制编码；2）开发多目标进化框架，支持NSGAII等7种算法；3）实现基于基因调控网络推断的模块性评估；4）构建双层参数自配置器，结合聚类误差和超体积指标优化；5）采用G-bic和FABIA生成仿真数据验证性能。

研究结果方面，"编码与目标"部分验证了完整编码显著优于传统部分编码（p<0.05），新目标函数使聚类误差降低23.5%。"自配置器效果"测试显示，优化配置在模拟基因表达数据上使超体积提升18.7%。"技术验证"环节表明，MOEBA-BIO在恢复率(Recovery)和相关性(Relevance)指标上均优于CCA等9种经典算法。"生物验证"通过17个酵母微阵列数据集证实，MOEBA-BIO双聚类在α=0.00001水平的功能富集比例达68%，显著高于对比方法。

该研究的创新性主要体现在三方面：首先，完整编码方案解决了进化双聚类中长期存在的"现实失真"问题；其次，框架的模块化设计使其可扩展至各类生物医学数据；最后，自配置机制实现了算法与领域知识的深度融合。这些突破使MOEBA-BIO成为首个专为生物医学应用设计的进化双聚类框架，在基因功能预测和精准医疗等领域具有重要应用前景。开源实现（GitHub: AdrianSeguraOrtiz/MOEBA-BIO）进一步促进了该技术在科研和临床中的推广应用。