Potenzielle Rolle der naturinspirierten Algorithmen zur Klassifizierung von hochdimensionalen und komplexen Genexpressionsdaten

Die Genexpression hat Forschern in vielerlei Hinsicht geholfen – von der Identifizierung neuer Biomarker bis zur Klassifizierung verschiedener Unterarten und Stadien der Krankheit, von der Korrektur epigenetischer Netzwerkverbindungen in Krankheiten bis zur Untersuchung von Signaturmustern und Motiven, die in den Datensätzen vorhanden sind. Sie ist jedoch auch bekannt für ihre hohe Dimensionalität und schwierige Interpretation, was ein zeitaufwendiger Prozess ist. Die Normalisierung und Vorverarbeitung von Genexpressionsdaten ist nicht einfach, da es sich um gigantische Daten handelt. Daher scheitern viele rechnergestützte Algorithmen in der Regel, wenn es darum geht, die hochdimensionalen Genexpressionsdaten zu optimieren. Naturinspirierte/bioinspirierte Algorithmen sind seit dem letzten Jahrzehnt das Gesprächsthema in der Rechenwelt aufgrund ihrer robusten und effektiven Lösungen für Probleme wie der hohen Dimensionalität und Zeitkomplexität. Studien legen nahe, dass diese naturinspirierten Algorithmen ein besseres Potenzial haben, komplexe Probleme mit einem größeren Suchraum zu bewältigen. Dieses Kapitel bietet eine detaillierte Beschreibung von naturinspirierten Algorithmen, die hochdimensionale und komplexe Genexpressionsdaten bewältigen können und so bei der besseren Klassifizierung von Krankheiten helfen.