改进型蚁群聚类算法在单核苷酸多态性（SNPs）数据分析中的应用

• 作者: 姜龙训 张玲
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 蚁群优化算法 单核苷酸多态性(SNPs) 聚类分析
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 【数据资源管理与利用】Data Resources Management and Utilization
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: R197.3
• 字数: 2434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2015.05.025

摘要

目的：改进经典蚁群聚类算法（LF算法），应用到盐敏性高血压SNPs数据分析，为探讨高通量SNPs统计分析提供新思路。方法：改进LF算法，利用Matlab8.0软件对改进后算法进行编程，对335个盐敏性高血压样本进行聚类分析，并通过潜在类别分析的结果进行比较。结果：成功改进LF算法并实现软件化界面。采用新算法将所有样本分成2个类别，第一类169份样本，第二类166份样本，与潜在类别分析法结果进行一致性检验，Kappa值为0.93，P<0.001，并通过两类人群SNPs概率分布差异统计学检验，筛选出3个SNPs：rs848307、rs1739843、rs1010069，明确其在分类中的重要作用。结论：蚁群聚类算法具有思维独特、计算自动化、易于改进等特点，在高通量SNPs数据分析及其他基因组学相关领域有广阔的应用前景。