【摘 要】
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全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study,GWAS）在人类全基因组范围寻找序列变异,探索单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms,SNP）与人类复杂疾病等性状之间的潜在关联,为揭示人类复杂疾病致病机理提供更多线索。多个SNP之间往往存在交互作用,线性或非线性地影响着复杂疾病的产生与发展,因此SNP互作模式的检测对于理解人类复
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全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study,GWAS）在人类全基因组范围寻找序列变异,探索单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms,SNP）与人类复杂疾病等性状之间的潜在关联,为揭示人类复杂疾病致病机理提供更多线索。多个SNP之间往往存在交互作用,线性或非线性地影响着复杂疾病的产生与发展,因此SNP互作模式的检测对于理解人类复杂疾病的病因具有重要意义。本文研究社区发现算法和SNP互作网络构建方法,以社团挖掘的网络方法识别SNP网络中的遗传互作模式,致力于为复杂疾病发展机制和相关生物研究提供新见解。本文主要研究内容如下:（1）提出了基于改进鸽群启发优化算法的SNP互作识别方法。在鸽群算法中引入遗传算子,设计多个体交叉策略,丰富种群迭代的多样性并且提高算法局部搜索能力;引入帕累托排序方案,加快算法后期的收敛速率。将改进算法应用在基于互信息构建的SNP互作网络,从挖掘的社区中识别出具有生物意义的成对SNP互作。（2）提出了基于多拓扑特征融合的高阶SNP互作模式识别方法。设计多阶组合补充建网策略,利用低阶（二阶、三阶）SNP关联组合构造SNP网络,显著提高网络的社区特征;基于节点扩展算法,提出一种融合多种拓扑特征的节点权重度量,在种子选择阶段增加对节点评估的准确性。将改进算法应用在多阶组合SNP网络,检测到的高阶互作社团包含与疾病关联的SNP。（3）提出了基于关联网络重构与自适应扩展算法的高阶SNP互作模式识别方法。使用拓扑重叠度量对未加权的SNP网络进行重构,保证充分利用SNP连续性的关联信息;利用平衡双权重指标的方式,减小节点权重计算偏差对算法扩展阶段的影响;引入指导算法自适应扩展的模型,减少算法预设参数,提高对SNP互作社区的检测能力。本算法应用于SNP重构网络的实验结果表明,检测的高阶SNP社团具有显著的生物学意义。各项实验表明,本文所提方法在高阶SNP互作挖掘方面更有优势,能够检测到具有更多与疾病相关SNP的互作社团,为高阶遗传互作模式识别研究提供新思路。
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