基因-基因、基因-环境交互作用对复杂疾病的影响研究

论文摘要

全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study,GWAS）已识别出很多与人类复杂疾病相关的变异基因,但随着二代测序技术的飞速发展,基因数据呈几何倍数增长.由于基因数据具有样本数量小,维度高,数据噪声大等特点,通过传统统计学方法研究基因-基因、基因-环境交互作用比较耗时、费力、效果也不尽人意,因此借助统计学方法结合数据挖掘技术准确地分析基因-基因、基因-环境交互作用对复杂疾病研究有着重要意义.本文主要针对真实的GAW17数据集作以基因-基因、基因-环境交互作用的分析研究.利用Lasso算法来给GAW17数据集第一条染色体罕见变异基因的数据进行降维,即变量筛选,由此得到了显著的主效应位点变量以及环境变量;然后利用由Lasso算法得到的主效应,在第二阶段分别建立随机森林模型、支持向量机模型,并分别对两模型的参数进行优化,得到了比较显著的基因-基因、基因-环境交互作用;我们进一步对第二阶段建立的随机森林模型、支持向量机模型进行了比较,得到了一系列评价指标,结果显示,支持向量机模型的指标结果均优于随机森林模型.通过与前人已有的研究进行对比,我们发现本文所建立的两个模型的AUC值均高于加权经验贝叶斯方法,以及联合协方差模型,由此具有良好的应用价值.

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵晓晗

导师: 周影

关键词: 交互作用,两阶段法,算法,随机森林,支持向量机

来源: 黑龙江大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技,社会科学Ⅱ辑

专业: 生物学,基础医学,社会学及统计学

单位: 黑龙江大学

分类号: R394;C815

DOI: 10.27123/d.cnki.ghlju.2019.001419

总页数: 54

文件大小: 2044K

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