關(guān)聯(lián)分析中SNP與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系建模研究.pdf

1、單核苷酸多態(tài)性(SNP)是指在基因組上單個(gè)核苷酸的變異，是DNA 多態(tài)性的一種最普遍的類型。因?yàn)榇罅看嬖谥鳶NP 位點(diǎn)并且不同的SNP組成致病模型與疾病之間存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系，這使人們有機(jī)會發(fā)現(xiàn)與各種疾病相關(guān)的基因組突變，現(xiàn)在普遍認(rèn)為SNP 研究是人類基因組計(jì)劃走向應(yīng)用的重要步驟，所以對SNP的研究具有重要的意義。
　　 本文研究了關(guān)聯(lián)分析中SNP與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的建模方法。針對不同的致病模型之間存在相互關(guān)聯(lián)、交叉影響的情況，我們提出

2、了軟劃分、硬劃分等樣本劃分方法，應(yīng)用這些方法進(jìn)行解交叉(decrossing)工作，同時(shí)使用MLP(多層感知器)
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型。通過使用真實(shí)SNP 數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，求解出每個(gè)致病模型的真實(shí)致病概率，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與真實(shí)模型進(jìn)行比較分析，以驗(yàn)證方法的正確性。由于樣本數(shù)據(jù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身會存在一些不足，我們采用Bootstrap 方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行泛化處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用此方法可以有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練正確率。