湖南大学学报（自然科学版）
湖南大學學報（自然科學版）
호남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES EDITION)
2014年
8期
101-105
,共5页
复杂疾病%上位性%支持向量机
複雜疾病%上位性%支持嚮量機
복잡질병%상위성%지지향량궤
complex disease%epistasis%support vector machines
针对全基因组规模的上位性分析中存在的问题,首先采用基于多准则融合的过滤法对大量变异位点进行筛选以过滤无关位点,并结合蚁群算法对变异位点进行上位性分析,从而进一步剔除冗余位点,最后采用支持向量机作为上位性与复杂疾病关系的分类模型.实验结果表明,先过滤再分类的策略,不仅大大降低了上位性时间复杂度,并且在分类准确度上也有一定程度提高.
針對全基因組規模的上位性分析中存在的問題,首先採用基于多準則融閤的過濾法對大量變異位點進行篩選以過濾無關位點,併結閤蟻群算法對變異位點進行上位性分析,從而進一步剔除冗餘位點,最後採用支持嚮量機作為上位性與複雜疾病關繫的分類模型.實驗結果錶明,先過濾再分類的策略,不僅大大降低瞭上位性時間複雜度,併且在分類準確度上也有一定程度提高.
침대전기인조규모적상위성분석중존재적문제,수선채용기우다준칙융합적과려법대대량변이위점진행사선이과려무관위점,병결합의군산법대변이위점진행상위성분석,종이진일보척제용여위점,최후채용지지향량궤작위상위성여복잡질병관계적분류모형.실험결과표명,선과려재분류적책략,불부대대강저료상위성시간복잡도,병차재분류준학도상야유일정정도제고.
