节点文献

基于Apriori算法的遗传疾病基因致病位点分析方法

Method of Genetic Disease Gene Locus Analysis Based on Apriori Algorithm

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 练凯迪陆向艳刘亚桥刘峻

【Author】 Lian kaidi;Lu xiangyan;Liu yaqiao;Liu jun;School of Computer and Electronic Information, Guangxi University;Information Science Experiment Center of Guangxi, Guilin University of Electronic Technology;

【机构】 广西大学计算机与电子信息学院桂林电子科技大学广西信息科学实验中心

【摘要】 人体的许多表型性状差异及对药物和疾病的易感性等都可能与某些基因位点相关联,或和包含有多个位点的基因相关联。全基因组关联性分析(GWAS)是目前遗传疾病基因致病位点分析的热点。本文应用数据挖掘中Apriori算法,提出一种基于Apriori算法的遗传疾病基因致病位点分析方法。实验结果表明,该算法能有效的发现遗传疾病基因致病位点。

【Abstract】 Many phenotypic traits of the human body and their susceptibility to drugs and diseases may be associated with some genetic loci or associated with genes that contain multiple loci. Whole genome association analysis(GWAS) is a hot spot in the analysis of genetic disease loci. In this paper, a Apriori algorithm based on Apriori algorithm is proposed for the analysis of genetic disease loci in genetic diseases. The experimental results show that the algorithm can effectively find the genetic disease gene loci.

【基金】 广西高等学校科学研究项目“Web文本情感分析并行算法研究”(编号:KY2015YB008);广西大学科研基金“网络舆情热点发现并行算法研究”(编号:XJZ130355)
  • 【会议录名称】 广西计算机学会2016年学术年会论文集
  • 【会议名称】广西计算机学会2016年学术年会
  • 【会议时间】2016-11-25
  • 【会议地点】中国广西南宁
  • 【分类号】R596;TP311.13
  • 【主办单位】广西计算机学会
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络