基于多层感知器模型的单核苷酸多态性上致病因素之间关系的研究

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SNP(单核苷酸多态性)是DNA多态性的一种最普遍的类型,它产生于基因序列中的一个核苷酸发生改变时,即一个SNP为基因序列中的一个核苷酸变异。SNP在整个人类基因组中大量存在,因此它们可能在作为诊断基因型疾病(如:癌症)的生物标记中有重大意义。   目前,对SNP数据集上致病基因的选择问题已经得到了广泛的研究。经过特征选择,可以得到与疾病相关的N个致病因素(model),对疾病的诊断提供了很大帮助。但对于这N个致病因素各自对疾病影响程度的高低问题,即N个致病因素之间的关系问题,至今没有被研究过。   为了解决上述问题,本文提出了基于多层感知器(MLP)模型的单核苷酸多态性上致病因素之间关系的研究方法。该方法的主要思想是:首先构建一个多层感知器(MLP)模型,此模型由N个MLP和一个线性神经元构成;然后将SNP数据分别投影到N个疾病预测模型后得到N组训练样本,通过将这N组样本同时输入到各自对应的MLP中对模型进行训练,使模型具有判断N个致病因素之间关系的能力。实验结果表明该方法能够有效判定出各个致病因素之间的关系。
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