| 摘要 |
<p>L'invention concerne un procédé pour identifier, dans un ensemble de paramètres dont les valeurs sont connues pour une pluralité d'échantillons ('échantillons d'apprentissage') classés dans différentes catégories, un sous-ensemble de paramètres dont les valeurs dans un échantillon de catégorie inconnue semblent présager la catégorie dudit échantillon, ce procédé comprenant les étapes suivantes: (a) disposer d'une première génération de population dont chaque individu représente un sous-ensemble candidat de paramètres; (b) évaluer l'adéquation de chaque individu pour présager la catégorie d'un échantillon de catégorie inconnue en déterminant son adéquation à prédire la catégorie d'une pluralité d'échantillons tests de catégorie connue;(c) générer une deuxième génération de population à partir d'individus sélectionnés de la première génération de population, ces individus étant sélectionnés en fonction de leur adéquation telle qu'elle a été évaluée à l'étape (b); (d) répéter les étapes (b) et (c) pour évaluer l'adéquation des individus de la deuxième génération de population, ainsi que pour générer et évaluer d'autres générations jusqu'à obtenir une condition de terminaison; et (e) sélectionner les individus les mieux adaptés, tels qu'ils ont été évalués à l'étape (b) ou (d), dans la génération finale ou parmi les individus les mieux adaptés d'une pluralité de générations. La prédiction de catégorie de l'étape (b) fait appel à un critère de classification discriminant. La présente invention porte également sur des utilisations associées, des programmes informatiques associés, des appareils et des systèmes associés. Cette invention est particulièrement adaptée à la classification d'échantillons biologiques sur la base de données d'expression génique. Le critère de classification utilisé est de préférence celui de la plus grande vraisemblance.</p> |
