基于组稀疏的遗传性疾病和性状基因位点选择方法研究

• 作者: 张跻 杨勃
• 来源期刊: 湖南理工学院学报（自然科学版）
• 关键词: 全基因组关联性分析(GWAS) 特征选择 L12范数 组稀疏表达
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 12-15,63
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

如何从海量基因信息中高效挖掘出遗传性疾病密切相关的基因位点是全基因组关联性分析的核心问题.然而,目前常用的致病基因位点选择单变量分析技术不能发现多基因复杂交互形成的致病机制.为此,本文尝试从多变量分析角度,采用稀疏优化模型,实现致病基因的选择.为进一步实现致病基因位点的选择,采用基于L12范数的最小组稀疏角回归算法,通过调整正则化系数大小来控制模型的组间稀疏度,最终有效实现了致病基因和基因位点的选择.最后,通过某遗传疾病的真实基因数据,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勃	湖南理工学院信息科学与工程学院	27	63	4.0	6.0
2	张跻	湖南理工学院信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0