【摘 要】
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利用高密度单核苷酸多态(Single nucleotide polymorphism,SNP)标记在全基因组范围内检测影响复杂疾病/性状的染色体区段或基因,已经成为目前遗传学领域新的突破点之一.在全
【机 构】
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东北农业大学动物科学技术学院,哈尔滨150030
【出 处】
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中国畜牧兽医学会信息技术分会2013年学术研讨会
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利用高密度单核苷酸多态(Single nucleotide polymorphism,SNP)标记在全基因组范围内检测影响复杂疾病/性状的染色体区段或基因,已经成为目前遗传学领域新的突破点之一.在全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)取得大量成果之后,研究者们对在全基因范围内研究交互作用产生了极大的热情.近几年,对交互作用的研究无论是在方法的研发、实际的应用以及统计学上的交互向生物学上的交互转化,还是在信息组学的整合,,都呈现快速发展的趋势.已有很多策略和方法被尝试用于进行全基因组交互作用分析,这些研究推动了对复杂疾病/性状遗传机制的进一步认识.基于目前全基因组交互分析所采用的各类数据处理方法的理论与算法的异同,文章拟对目前使用较为广泛的回归类方法、机器学习方法、贝叶斯模型法、SNP筛选类方法和基于并行程序的方法等5类方法加以评述, 着重介绍了这些方法的算法原理、计算效率以及差别之处,以期能够为相关领域的研究者提供参考.
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