【摘 要】
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针对SNP的全基因组关联分析面临SNP数据的高维小样本特性和遗传疾病病理的复杂性两大难点,将特征选择引入SNP全基因组关联分析中,提出基于Relief和SVM-RFE的组合式SNP特征选
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针对SNP的全基因组关联分析面临SNP数据的高维小样本特性和遗传疾病病理的复杂性两大难点,将特征选择引入SNP全基因组关联分析中,提出基于Relief和SVM-RFE的组合式SNP特征选择方法。该方法包括两个阶段:Filter阶段,使用Relief算法剔除无关SNPs;Wrapper阶段,使用基于支持向量机的特征递归消减方法(SVM-RFE)筛选出与遗传疾病相关的关键SNPs。实验表明,该方法具有明显优于单独使用SVM-RFE算法的性能,优于单独使用Relief-SVM算法的分类准确率,为SNP全基因组关联分析提供了一种有效途径。
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