【摘 要】
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针对现有差异甲基化区域DMRs识别方法中过度删除显著性弱的甲基化位点、DMRs长度受限以及不能直接处理多类的问题,提出了一种利用滑动窗口和KNN算法识别不同类别间DMRs的算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60903086)
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针对现有差异甲基化区域DMRs识别方法中过度删除显著性弱的甲基化位点、DMRs长度受限以及不能直接处理多类的问题,提出了一种利用滑动窗口和KNN算法识别不同类别间DMRs的算法.算法先通过滑动窗口结合KNN分类器筛选候选区域,再根据误差率合并候选区域得到DMRs.真实数据上的实验表明,算法的分类性能、聚类指数明显优于对照算法,扩展了对照的Ong算法识别的DMRs长度,并能发现Ong算法未发现的DMRs.
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