基于Split-and-conquer方法的致病基因预测

发布时间：2020-05-25 09:30

【摘要】：近年来,医学界的技术发展飞快,但是仍存在许多问题不能解决,其中许多遗传疾病发生的原因仍不能确定,医学者认为产生致病基因与遗传和环境等多种因素有关。所以能够准确地发现产生某些疾病的致病位点或者在染色体中的位置,对于研究人员进行深入探索达到剖析病理的目的就尤为重要,对于准确预测是否患某种疾病也有重要意义。当前生物科学信息技术和基因组计划不断成熟,使基因数据资源更容易收取,于是产生大量的数据。基因数据的维数也相当巨大,针对这一问题,本文首先以Lasso方法(全称Least absolute shrinkage and selection operator)作为惩罚函数,提出K-split与spilt-and-conquer方法,将数据集进行分块再整合的办法进行处理。通过检验结果显示,K-split方法与Split-and-conquer方法,在海量的基因数据中进行关联变量选择时不仅节省了时间而且选择出的基因都通过了相关性检验,但当特征维数较少且远远小于样本量时,spilt-and-conquer方法表现更优越。最终的实验结果显示,使用Split-and-conquer的Lasso方法进行特征选择,不仅可以选择出相关的致病基因而且可以去除冗余性,而且很大程度上节省了时间。一方面,对患病结果进行预测时,相较于未经过变量选择前,SVM、神经网络、随机森林和Xgboost的预测效果更好,而且结果更集中;另一方面对选择出来的因子做统计检验,都较好的通过了假设检验。
【图文】：

划分平面示意图

图 3.2 神经网络算法示意图Figure 3.2 Schematic diagram of neural network algorithm元之间存在多层直接链接，这样的神经网络结果叫做“多层前馈神经网络
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R346

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本文编号：2679944