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我们可以了解在某种疾病状态下，哪些基因的表达水平发生了显著变化；我们可以了解不同基因之间的相互作用关系，从而构建基因调控网络；我们可以了解药物对基因表达的影

响，从而找到药物的作用靶点。然而，基因表达谱数据也具有高维度、小样本、噪声多等特点，分析起来非常困难。例如，一个基因表达谱数据可能包含数万个基因的表达水平，而样本量可能只有几十个或几百个。这种高维度、小样本的数据使得传统的统计方法难以应

用，容易导致模型过拟合；基因表达谱数据中存在大量的噪声，例如测量误差、生物学变异等，这些噪声会影响数据分析的准确性。如何从这样高维度、小样本的数据中提取有意义的生物学信息，成为了一个重要的挑战。近年来，随着生物信息学和机器学习技术的发展，我们逐渐能够更好地分析基因表达谱数据。例如，我们可以使用降维技术来减少数据的维度，例如主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）等；我们可

以使用正则化方法来防止模型过拟合，例如L1正则化、L2正则化等；我们可以使用集成学习方法来提高模型 vk数据库 的鲁棒性，例如随机森林、梯度提升机（GBM）等。