【摘 要】
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背景:普通变异位点在群体分层和群体结构研究中有重要的作用。目的:应用普通变异位点数据采用主成分分析法探讨群体结构。方法:采用主成分分析法对普通变异位点单核苷酸多态数据
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背景:普通变异位点在群体分层和群体结构研究中有重要的作用。目的:应用普通变异位点数据采用主成分分析法探讨群体结构。方法:采用主成分分析法对普通变异位点单核苷酸多态数据提取第一和第二主成分,同时采用随机森林算法对7组不同人群进行分类。此外分别对与第一主成分和第二主成分相关联的基因,作KEGG pathway和Gene ontology上的富集分析,挖掘基因功能。结果与结论:结果发现结合主成分分析和随机森林分类算法使得群体分层的准确率高达99.6%。这说明群体间等位基因频率的差异可以用来识别群体结构。此外,还
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