蟻群算法在基因與疾病關聯(lián)性分析上的應用與實驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、研究基因與復雜疾病的關聯(lián)關系有助于診斷和治療常見的復雜疾病，單核苷酸多態(tài)性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)正是一種在人類基因組上識別復雜疾病易感位點的主要工具，然而由于SNP數(shù)據(jù)維度高但是樣本數(shù)量有限，使得復雜疾病易感位點的識別和檢測等研究工作進展緩慢，目前仍然是一項富有挑戰(zhàn)性的工作。
　　本文致力于復雜疾病易感位點的檢測算法研究。本文提出一種新的關聯(lián)分析算法——基于聚類的蟻群SNP關聯(lián)分析

2、算法，以識別和檢測復雜疾病的易感位點。首先以SNP序列中成對SNP的連鎖不平衡為基礎，運用近鄰傳播聚類算法將SNP位點聚類，再使用蟻群算法的最優(yōu)解搜索過程檢測出復雜疾病的易感位點。文章首先在模擬數(shù)據(jù)集上進行實驗，對該算法的有效性進行驗證，并將實驗結果跟SNPRuler、蟻群算法、AntEpiSeeker等常用關聯(lián)分析算法進行對比分析，表明本文提出的算法在SNP關聯(lián)分析上所具有的優(yōu)越性，最后在真實數(shù)據(jù)集AMD和肺癌數(shù)據(jù)上進行實驗，給出真實

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