本文關鍵詞：標簽SNPs選擇及重構算法研究

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【摘要】：研究復雜疾病與SNP之間的相關性是生物信息學最為重要的任務之一,然而基因分型的巨大花費卻限制了其發(fā)展及應用。因此,選擇部分有代表性的SNP(即標簽SNP選擇問題)進行研究,從而降低研究所需費用就顯得十分必要。近年來,已有一些算法被提出用于解決該問題,但是大多數(shù)方法在預測精度及標簽選擇數(shù)目等指標方面仍未能達到實際應用的需求。據(jù)此,設計了一種前向矩陣法用于標簽SNP的選擇,并用改進的PSO算法對非標簽SNP進行預測。最后通過大量數(shù)據(jù)集上的實驗表明了算法與常用方法相比可選擇更少的標簽,同時可獲得更高的預測精度,即在性能方面有了明顯的提升,更適合于標簽SNP選擇問題的研究。
【作者單位】： 西京學院控制工程學院;武警工程大學電子技術系;
【關鍵詞】： 單核苷酸多態(tài)性 標簽 粒子群算法
【基金】：陜西省教育廳科研計劃(15JK2187) 西京學院科研基金(XJ140115) 武警工程大學基礎研究基金(WJY201518)
【分類號】：Q811.4;TP18
【正文快照】： 1引言單核苷酸多態(tài)性SNP(Single Nucleotide Pol-ymorphism)已被廣泛地用于致病基因定位的研究,其被認為是生物信息學最為重要的任務之一[1]。然而到目前為止,研究者已在人類染色體中發(fā)現(xiàn)了上千萬個SNP,雖然近些年基因分型技術發(fā)展十分迅速,但是測試所有研究對象如此大規(guī)模的S

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