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生物信息数据下交叉验证方法的比较与洞察.docx

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    生物信息数据下交叉验证方法的比较与洞察

    一、引言

    1.1研究背景

    生物信息学作为一门融合了生物学、计算机科学和统计学的交叉学科，在过去几十年中取得了迅猛发展。随着高通量实验技术，如DNA微阵列、二代测序技术（NGS）等的广泛应用，生物数据呈现出爆炸式增长，数据类型也日益多样化，涵盖了基因序列、蛋白质结构、代谢组等多个层面。这些海量数据为深入理解生命过程、疾病机制以及药物研发等提供了丰富的资源，但同时也给数据分析带来了巨大挑战。

    在生物信息学研究中，常常面临小样本高维数的数据问题。以DNA微阵列表达数据为例，通常包含成千上万个基因（特征），而样本个数却仅有数十个。这种数据特征使得传

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