基于融合模型的遗传位点分析

发布时间：2021-02-10 15:55

　　为了解决人类遗传性疾病和性状与基因组上位点间的关联性问题,通过全基因组关联分析,提出一种融合模型,建立了单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms,SNP）与疾病的关联分析。首先,将16维数据做降维处理;以位点集与类标间的卡方统计量作为评价函数建立基于二阶段蚁群算法的SNP关联分析模型;选取与致病位点相似度最大的位点,构成新的位点集合,建立二元逻辑回归模型,分析遗传疾病与新的位点集合的关联性;并使用随机森林算法验证该模型的准确率。数据测试验证表明了此融合模型的识别率达到85.8%,该模型比传统方法的识别能力有明显增强,可以有效地进行遗传疾病、基因和位点多层次相关性分析。 

【文章来源】：计算机与数字工程. 2019,47(09)

【文章页数】：6 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]蚁群算法和蛙跳算法的融合研究[J]. 蒋萍,唐天兵.  物流技术. 2014(05)
[2]基于蚁群算法的行为识别特征优选方法[J]. 王忠民,曹栋.  西安邮电大学学报. 2014(01)
[3]基于随机森林的特征选择算法[J]. 姚登举,杨静,詹晓娟.  吉林大学学报(工学版). 2014(01)
[4]随机森林方法在致病SNPs检测中的应用[J]. 姚俊杰,骆嘉伟.  世界科技研究与发展. 2012 (04)
[5]Logistic回归模型的统计诊断与实例分析[J]. 谢书培,韩俊林.  聊城大学学报(自然科学版). 2011(01)
[6]基于数据挖掘的瓦斯灾害信息融合模型的研究[J]. 付华,王雨虹.  传感器与微系统. 2008(01)
[7]基于数据融合模型的网络安全分析评估系统[J]. 刘超,谢宝陵,祝伟玲,徐国明,刘万立.  计算机工程. 2005(13)

博士论文
[1]《比较统计学》框架的构建及在回归分析中的示范研究[D]. 鲍晓蕾.中国人民解放军军事医学科学院 2014

硕士论文
[1]蚁群算法在基因与疾病关联性分析上的应用与实验研究[D]. 刘丹.西安电子科技大学 2013



本文编号：3027614