【摘 要】
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SNP数据作为重要的基因变异数据,是目前生物信息学领域中重要的课题之一,但由于SNP数据中存在较多的冗余和噪声,因此对SNP数据进行特征提取尤为重要。论文针对SNP数据少样本
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,无锡市精神卫生中心,无锡市妇幼保健院,无锡市第五人民医院
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(社会发展)项目(编号:BE2016630,BE2017628),无锡市卫生计生委科研项目(编号:z201603)资助
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SNP数据作为重要的基因变异数据,是目前生物信息学领域中重要的课题之一,但由于SNP数据中存在较多的冗余和噪声,因此对SNP数据进行特征提取尤为重要。论文针对SNP数据少样本、高维度的问题和SNP位点之间具有强相关性的特点,在K-Means聚类中引入互信息,提出了一种改进的聚类算法K-MIM,将其应用于SNP选择中。K-MIM算法解决了传统的K-Means算法不能挖掘出SNP位点之间内在关系的问题,并在医院提供的临床数据实验结果表明,K-MIM/蚁群算法所筛选出的信息SNP子集,较K-Means/蚁群、M
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