全基因組關(guān)聯(lián)分析（Genome-Wide Association Studies,GWAS）是通過利用人類基因組中的幾百萬個(gè)SNPs位點(diǎn)上的基因型信息作為遺傳標(biāo)記,對案例-對照數(shù)據(jù)或者隨機(jī)人群數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,篩選出與疾病相關(guān)的SNPs的有效方法。人類的復(fù)雜疾病主要受基因-基因交互作用（Gene-Gene Interaction,GGI）的影響。目前,全基因組關(guān)聯(lián)分析大多數(shù)使用疾病與單個(gè)SNP位點(diǎn)相關(guān)統(tǒng)計(jì)的方法,然而,僅限于單基因效應(yīng)的研究將使大部分復(fù)雜疾病遺傳和復(fù)雜性狀無法得到解釋,因此需要更多高效的算法探測與疾病相關(guān)的多基因交互作用。多因子降維（Multifactor Dimensionality Reduction,MDR）是一種非參數(shù)、無模型的用于揭示與常見復(fù)雜疾病有關(guān)的基因-基因交互作用和基因-環(huán)境交互作用的分析方法,適用于病例-對照數(shù)據(jù)（case-control）研究。K最鄰近算法是一種效率高和原理簡單的分類算法,多目標(biāo)優(yōu)化是一種解決多個(gè)相互影響或沖突的目標(biāo)組成的問題的機(jī)制。在此基礎(chǔ)上,針對MDR算法在某些情況下易出現(xiàn)假陽性錯(cuò)誤以及效率不理想等問題,本文提出了一種新的基于多目標(biāo)... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

堿基互補(bǔ)配對

圖 1-2 染色體的組成基因型態(tài)性（SNP)：指染色體基因組上的單個(gè)核苷酸引起的 DNA 序列多態(tài)性（在某一群體中，這種低于 1%則稱為變異）。一般情況下，SNP 只含兩位基因（Biallelic）的變異。在圖 1-3[11]中，可以P 位點(diǎn)。通過研究表明，人類個(gè)體的大多數(shù)多態(tài)，在基因組相關(guān)的研究中廣泛的使用 SNP 作為照或隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)的 SNPs 進(jìn)行分析和預(yù)測，從而聯(lián)。

圖 1-2 染色體的組成因型態(tài)性（SNP)：指染色體基因組上的單個(gè)核苷酸堿基引起的 DNA 序列多態(tài)性（在某一群體中，這種變化低于 1%則稱為變異）。一般情況下，SNP 只含兩類位基因（Biallelic）的變異。在圖 1-3[11]中，可以看 位點(diǎn)。通過研究表明，人類個(gè)體的大多數(shù)多態(tài)現(xiàn)象，在基因組相關(guān)的研究中廣泛的使用 SNP 作為遺傳或隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)的 SNPs 進(jìn)行分析和預(yù)測，從而得聯(lián)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于目標(biāo)相對重要性的模糊多目標(biāo)進(jìn)化算法[J]. 易高明,蔣艷.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(06)
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博士論文
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碩士論文
[1]全基因組關(guān)聯(lián)分析中基因—基因交互作用檢測算法研究[D]. 彭哲也.湖南師范大學(xué) 2018
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[4]高維數(shù)據(jù)的聚類分析研究及應(yīng)用[D]. 蘇飛.華北水利水電大學(xué) 2017
[5]解多目標(biāo)優(yōu)化問題的進(jìn)化算法[D]. 劉彤.西安電子科技大學(xué) 2010
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本文編號：3338941