本文關(guān)鍵詞：基于統(tǒng)計檢驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)的全基因組關(guān)聯(lián)研究框架　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識》2017年14期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：采用統(tǒng)計檢驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來研究SNP或基因與疾病(可測性狀)的關(guān)聯(lián)性.先對SNP選擇合適的數(shù)值編碼方式,并設(shè)計了相應(yīng)的統(tǒng)計檢驗(yàn)流程,隨后通過P值初步篩選出了與疾病或性狀相關(guān)聯(lián)的位點(diǎn).在此基礎(chǔ)上,對篩選出的位點(diǎn),采用隨機(jī)森林,XGBoost等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,從樣本外預(yù)測的角度判斷SNP與疾病或性狀的關(guān)聯(lián)度.相關(guān)結(jié)果,顯示發(fā)現(xiàn)運(yùn)用該分析框架能較好地篩選出與疾病或性狀關(guān)聯(lián)的SNP(基因).并且框架由于考慮了多種分類模型,有著穩(wěn)健性高,計算開銷較小以及可以交叉比對等優(yōu)勢.框架未來在還可在金融,社交網(wǎng)絡(luò)等方面發(fā)揮作用.
[Abstract]:Statistical test and machine learning were used to study the association of SNP or gene with disease (measurable traits). Firstly, the appropriate numerical coding method was selected for SNP, and the corresponding statistical test procedure was designed. Then the loci associated with disease or traits were preliminarily screened by P value. On this basis, the machine learning methods such as random forest XGBoost were used for the selected loci. The correlation degree between SNP and disease or trait was judged from the angle of prediction outside the sample. It was found that the SNPs associated with disease or traits could be well screened by using the framework, and the framework had high robustness because of the consideration of various classification models. The framework can also play a role in finance, social networks and so on in the future.
【作者單位】： 上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;上海大學(xué)理學(xué)院;
【分類號】：O213;R3416;TP181
【正文快照】： 1 問題背景 大量研究表明,人體的許多表型性狀差異以及對藥物和b;病的易感性等都可能與某些堿基位點(diǎn)相關(guān)聯(lián),或和包含有多個位點(diǎn)的基因相關(guān)聯(lián).因此,定位與性狀或疾病相關(guān)聯(lián)的位點(diǎn)在染色體或基因中的位置,能幫助研究人員了解性狀和一些疾病的遺傳機(jī)理,也能使人們對致病位點(diǎn)加以

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