[1]何世钧,程小龙,张婷,等. 相似度检测法在遗传性疾病和遗传位点上的应用[J].中国医学物理学杂志,2017,34(5):450-455.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.05.004]
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 相似度检测法在遗传性疾病和遗传位点上的应用()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
34卷
期数:
2017年第5期
页码:
450-455
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2017-05-20

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2017)05-0450-06
作者:
 何世钧程小龙张婷周媛媛朱吉光
 上海海洋大学信息学院, 上海 201306
关键词:
遗传性疾病遗传位点相似度检测法支持向量分类算法全基因组关联性分析
分类号:
R394.8
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.05.004
文献标志码:
A
摘要:
 在生物学中,寻找致病位点、表现型性状差异及疾病的易感性等都属于分类问题,目的是把等待处理的样本进行分类,找出异常数据。相似度的优点在于类与类之间寻找异常数据,将相似度检测运用于致病位点的查询,结合卡方检验和支持向量机,能更精确地找到致病位点。实验中相似度检测得到的致病位点和卡方检验得到的致病位点都有可能是该病的致病位点,致病位点可能存在于两者的集合之中,同时根据支持向量机的小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势,在实验中使用支持向量机进行建模,在模型精度较高的基础上确定各个位点的权重,权重大的位点对结果的影响明显,达到筛选出最有可能致病的位点的目的。

备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2017-01-08
【基金项目】上海市科委科研计划项目(10510502800)
【作者简介】何世钧,男,教授,主要从事海洋信息处理与预测模型、自动控制与检测技术、传感器与数字技术等研究,E-mail: heshijun6@163.com
更新日期/Last Update: 2017-05-22