富集分析框架下的致病SNP位点识别

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针对复杂疾病致病SNP位点识别中单一方法的片面性问题,提出了基于富集分析的致病SNP位点识别方法,通过富集分析机制设计了一种集成学习框架,可将不同的方法有机结合以提升学习性能。基于此组合框架,将Relief-F 和 CA 趋势检验进行了集成,在识别单个致病位点的同时兼顾位点之间的交互作用。在模拟数据集和真实数据集上进行了实验研究,结果表明所提出的方法能显著提升致病 SNP 位点的识别性能,且所设计的组合框架具有良好的扩展性,可为其他方法的组合研究提供借鉴。
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