基于多層感知器模型的單核苷酸多態(tài)性上致病因素之間關(guān)系的研究.pdf

1、SNP(單核苷酸多態(tài)性)是DNA多態(tài)性的一種最普遍的類型，它產(chǎn)生于基因序列中的一個核苷酸發(fā)生改變時，即一個SNP為基因序列中的一個核苷酸變異。SNP在整個人類基因組中大量存在，因此它們可能在作為診斷基因型疾病(如：癌癥)的生物標(biāo)記中有重大意義。
　　 目前，對SNP數(shù)據(jù)集上致病基因的選擇問題已經(jīng)得到了廣泛的研究。經(jīng)過特征選擇，可以得到與疾病相關(guān)的N個致病因素(model)，對疾病的診斷提供了很大幫助。但對于這N個致病因素各自對疾

2、病影響程度的高低問題，即N個致病因素之間的關(guān)系問題，至今沒有被研究過。
　　 為了解決上述問題，本文提出了基于多層感知器(MLP)模型的單核苷酸多態(tài)性上致病因素之間關(guān)系的研究方法。該方法的主要思想是：首先構(gòu)建一個多層感知器(MLP)模型，此模型由N個MLP和一個線性神經(jīng)元構(gòu)成；然后將SNP數(shù)據(jù)分別投影到N個疾病預(yù)測模型后得到N組訓(xùn)練樣本，通過將這N組樣本同時輸入到各自對應(yīng)的MLP中對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型具有判斷N個致病因素之間關(guān)