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阿爾茨海默癥（Alzheimer’s disease， AD）基因表達譜數據具有高維性、高噪聲、高冗余性等特點，使得AD特異性基因的搜索空間巨大，搜索算法時間長，降低了算法的挖掘性能及其生物學分析。因此對其基因表達譜數據進行去噪和降維預處理是十分必要的。文中首先利用小波包變換-SAM方法對數據進行降維去噪，實驗結果證明了小波包方法能較好地提取基因表達譜有用信息；然后應用快速獨立成分分析（FastICA）算法對預處理后的數據進行矩陣分解分析，并根據獨立分量選取特異性基因。在此基礎上的樣本分類實驗表明，FastICA提取的特異性基因具有較高的顯著性，能夠提高樣本的分類結果。同時，通過所提取特異性基因的富集性分析，文中給出了這些基因在阿爾茨海默癥數據集中聚類情況及其基因表達情況，為AD的生物學及醫學病理分析提供有利的依據。
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