本文综述了基因表达分析中的统计和计算工具，重点讨论数据预处理、特征选择和癌症分类方法。研究提出了基于信噪比的特征选择和自编码器评分的新算法，显著提高了癌症分类的准确性。此外，进化优化集成学习框架在基因表达数据分类中表现优异，为个体化医学提供了有效工具。

本文探讨了基于深度学习的生存预测模型和单细胞RNA测序的基因选择策略，强调其在个体化医学和癌症治疗中的应用潜力。研究表明，自编码器和强化学习等技术能提高基因特征选择的准确性，优化肿瘤分类和药物反应预测，为精准医疗提供有效工具。