全基因组关联分析的研究现状及对数据科学的挑战

来源 :广州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：aspoptyy4

【摘要】

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全基因组关联分析(GWAS),是通过考察全基因组范围DNA变异的单核苷酸多态性(SNP),挖掘影响复杂疾病等的表型性状(如疾病、癌症、身高等)的SNP的计算方法,以期为疾病/表型的分

【作者】

：

张军英

【机构】

：

西安电子科技大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

广州大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年1期

【关键词】

：

全基因组复杂疾病/表型性状关联分析统计分析机器学习

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全基因组关联分析(GWAS),是通过考察全基因组范围DNA变异的单核苷酸多态性(SNP),挖掘影响复杂疾病等的表型性状(如疾病、癌症、身高等)的SNP的计算方法,以期为疾病/表型的分子生物发现、生物机理分析、分子靶向药物研究、疾病早期风险预测和个性化治疗等提供科学依据.目前的方法多以统计学、机器学习和深度学习、智能优化等等及其它们的组合为基础,并已取得可喜成绩,但仍有许多无法复现的关联的例子,正如Ioannidis2005年在国际知名刊物PLoSMedicine上发表、至今已被引用6600多次的论文中所说

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