基因表达谱数据记录了细胞中数万个基因的表达水平，反映了细胞的生理状态和功能。分析基因表达谱数据需要使用生物信息学、统计学、机器学习等多种技术，才能从中发现基因之间的相互作用、疾病的发生机制、药物的作用靶点等。基因表达谱数据是研究基因功能和调控的重要数据，它可以帮助我们了解细胞的生命活动规律，揭示疾病的发生机制，寻找新的药物靶点。例如，通过分析基因表达谱数据，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 亚马逊数据库 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的鲁棒性，例如随机森林、梯度提升机（GBM）等。