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研究复杂疾病的机理并进行疾病的诊断预测是生物信息学中重要的问题之一。已有很多文献通过研究人类基因组上 SNP 标记与复杂疾病的关系来研究这一课题。本文提出了一种新的基于贝叶斯网络模型的分析方法，通过对人类基因组 SNP 标记与复杂疾病间的概率依赖关系进行建模研究，来探查复杂疾病的机理并建立疾病诊断预测模型。本文将此方法应用在精神分裂症的研究当中，建立了该病症的诊断预测模型，使用留一法对该模型进行验证，正确率达到 87.73﹪。同时也发现了一些与该病症关系非常密切的 SNP 标记，这些结果同其他文献的研究工作相吻合。