【摘 要】
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生物信息学的一个重要目的是帮助人类深入地认识疾病的过程、遗传特性和潜在的治疗方法。然而,发现致病基因往往是一项复杂而艰巨的工作,比如一些遗传性的眼部疾病。在综合了
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61472086）
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生物信息学的一个重要目的是帮助人类深入地认识疾病的过程、遗传特性和潜在的治疗方法。然而,发现致病基因往往是一项复杂而艰巨的工作,比如一些遗传性的眼部疾病。在综合了收集到的众多基因表达数据的基础上,提出一种双层的直推式机器学习（TTP）模型,用于发现潜在的视网膜致病基因。里层用于从多维的Human Body Map 2.0和眼部组织基因表达谱中分别获取贡献度;在外层学习中,里层获取的贡献度将和Crx和Ch IP-Seq数据一起学习得出致病基因的排序结果。实验结果表明,在致病基因预测上,直推式学习的准确度要优
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