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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)第一次浪潮的初步告捷,GWAS已廣泛應(yīng)用于人類疾病的遺傳機(jī)制研究中。然而,GWAS研究的結(jié)果卻難以完全解釋很多復(fù)雜疾病的遺傳機(jī)制,其原因主要在于,復(fù)雜疾病一般由多個(gè)基因共同作用發(fā)生,單個(gè)基因的效應(yīng)微小。針對(duì)這一問(wèn)題,研究基因-基因交互作用就顯得至關(guān)重要。目前,已有很多基于SNP的基因-基因交互作用挖掘方法,這些方法往往以SNP作為研究的基本單元,通過(guò)研究SNP間交互作用,來(lái)推測(cè)SNP所在基因間是否存在交互
2、作用。然而,基因是功能表達(dá)的基本單位,且一個(gè)基因中包含多個(gè)SNP位點(diǎn),SNP間存在交互作用,并不能表明SNP所在基因間就一定存在交互作用。為了避免該問(wèn)題,本文提出了一種基于基因的信息增益方法(簡(jiǎn)稱,gene-based信息增益方法)來(lái)挖掘基因-基因交互作用。
本文提出的gene-based信息增益方法從整體基因的所有SNP的角度出發(fā),采用病例-對(duì)照數(shù)據(jù)集,利用信息熵、信息增益等基本理論進(jìn)行設(shè)計(jì)來(lái)檢測(cè)基因間是否存在交互作用。該方
3、法以整體基因?yàn)榛締挝?,考慮了基因中所有的SNP信息,與基于SNP的基因間交互作用挖掘方法相比,該方法避免了單個(gè)SNP信息不足以代表整個(gè)基因的問(wèn)題,更能從生物學(xué)的角度解釋疾病的遺傳機(jī)制。
為了更好的評(píng)估gene-based信息增益方法的性能,本文設(shè)計(jì)了模擬實(shí)驗(yàn),還采用真實(shí)基因數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,并與基于 SNP的熵方法以及基于基因的KCCU方法兩種基因-基因交互作用挖掘方法進(jìn)行比較。模擬實(shí)驗(yàn)中選用了檢驗(yàn)效能和假陽(yáng)性兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),
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