摘要:
研究复杂疾病与SNP之间的相关性是生物信息学最为重要的任务之一,然而基因分型的巨大花费却限制了
其发展及应用。因此,选择部分有代表性的SNP(即标签SNP选择问题)进行研究,从而降低研究所需费
用就显得十分必要。近年来,已有一些算法被提出用于解决该问题,但是大多数方法在预测精度及标签
选择数目等指标方面仍未能达到实际应用的需求。据此,设计了一种前向矩阵法用于标签SNP的选择,并
用改进的PSO算法对非标签SNP进行预测。最后通过大量数据集上的实验表明了算法与常用方法相比可选
择更少的标签,同时可获得更高的预测精度,即在性能方面有了明显的提升,更适合于标签SNP选择问题
的研究。
赵婧1,魏彬2. 标签SNPs选择及重构算法研究[J]. 计算机工程与科学.
ZHAO Jing1,WEI Bin2.
A tag SNPs selection and reconstruction algorithm
[J]. Computer Engineering & Science.