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基于互信息频度的特征选择及其在SNP关联分析中的应用
中文名称: 基于互信息频度的特征选择及其在SNP关联分析中的应用
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论文编号: 4113727收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Feature Selection Based on Frequency of Mutual Information and Its Application to SNP Association Study
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: SNP 特征选择 互信息 频度
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论文摘要: SNP (Single-Nucleotide Polymorphism,单核苷酸多态)是一种新的遗传标记.它在人类遗(略)普遍,几乎占到已知变异多态性的90%以上.对SNP研究是后基因时代生物信息学研究的重要领域之一.(略)NP大量存在于人类基因组中,并且存在大量多余的及与疾病不相关的SNP,使得寻找与疾病相关的SNP成为一个难点.通常解决这类问题的办法是进行特征选择.特征选择自从上世纪70年代以来得到了长足的发展,有许多特征选择的方法可用于一般性问题.本文应用特征选择来试图(略)关的SNP. 论文利用互信息作为特征选择的评价函数,提出了一种基于互信息频度的启发式搜索候选特征集的方法(枝条矩阵搜索算法),(略)特征选择实验,并对算法及实验结果进行详细的分析.之后做了两组对比实验,第一组实验对ME算法和mRMR算法进行了仿真,并比较了这两种算法和本文算法的性能;第二组实验针对model内SNP之间的影响以及rnodel间SNP的影响.
SNP (Single-Nucleoti(omitted)phism) is a newly kind of genetic marker. It is a common form of genetic variation and it has been detected that SNP almos(omitted)90% of all genetic variation. The resear(omitted)has significance for post-genome era. However, because of its large presence in the human genome, and the exist(omitted)large number of redundant and irrelevant SNP that is unrelated to disease, we f(omitted)e-related SNP difficult. These problems are usually resolved by feature selection. Feature...
目录:
摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第5-7页
第1章 绪论第7-11页
  ·课题背景第7-9页
    ·SNP介绍第7页
    ·SNP研究价值第7-9页
    ·SNP的特点第9页
    ·SNP研究的三个阶段第9页
  ·国内外研究现状第9-10页
  ·本文研究内容及结构第10-11页
第2章 特征选择第11-21页
  ·特征选择概念第11-13页
  ·特征子集选择算法和评价函数第13-15页
  ·特征选择算法分类及经典算法第15-20页
  ·本章小结第20-21页
第3章 基于互信息频度的特征选择算法第21-31页
  ·基于互信息和频度的特征选择算法的框架第21-22页
  ·信息论与互信息第22-23页
    ·信息论基本内容及发展第22页
    ·互信息第22-23页
  ·枝条矩阵搜索算法第23-26页
    ·枝条矩阵搜索算法描述第23-25页
    ·时间复杂度分析第25页
    ·参数分析第25-26页
  ·性能评价第26-30页
    ·ROC曲线简述第26-28页
    ·ROC在本文性能评价中的应用分析第28-30页
  ·本章小结第30-31页
第4章 实验与结果分析第31-43页
  ·实验数据处理与实验结果第31-34页
    ·实验数据处理第31页
    ·实验环境第31-32页
    ·实验结果第32-34页
  ·实验一:不同方法的比较第34-38页
    ·ME方法及mRMR算法简介第34-37页
    ·对比实验的实验结果第37页
    ·ROC曲线性能对比第37-38页
  ·实验二:SNP关联影响分析第38-41页
    ·model内部SNP之间的影响第38-39页
    ·model之间SNP的影响第39-41页
  ·本章小结第41-43页
总结与展望第43-45页
致谢第45-47页
参考文献第47-51页
硕士期间发表的论文第51页
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