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摘要
基因中的SNP位点的识别与筛选已成为复杂疾病与基因关联分析研究中日益重要的课题.本文首先对某类疾病基因库采用医学上常用的位点分类方式,分别统计样本总体各个位点的基因频率,从而确定主等位基因与次等位基因,将每个位点的碱基对(A,T,C,G)信息编码转化为数值编码.其次,采用卡方检验方法粗略筛选出可能的SNP位点,最后应用随机森林算法、Bagging、AdaBoost算法、Lasso Logistic算法等机器学习算法筛选出判别结果具有一致性的基因位点,并采用Cross-Validation方法对筛选结果的有效性进行了验证.
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单位黄冈师范学院
