神经网络模型在分析复杂性疾病多基因交互作用中的应用

摘要：

@@ 复杂性疾病的发病机制复杂,受多个微效基因及环境因素的影响,并且普遍存在基因-环境、基因-基因的交互作用.选择何种方法对多基因之间的交互作用进行分析以评价其在疾病发生过程中的作用,是当今面临的最大挑战.传统的统计分析方法存在多重检验、维度困扰、模型依赖等许多问题,其中维度困扰是指每增加一个基因位点,所需的样本量将呈指数倍增加,即使样本量较大,很可能出现某些基因型组合观察值太少甚至缺失的情况,这将导致交互作用效应参数估计的不准确[1].

机标关键词：神经网络模型、统计分析方法、复杂性疾病、基因交互作用、样本量、交互作用效应、基因型组合、微效基因、困扰、基因位点、环境因素、发生过程、发病机制、多重检验、参数估计、观察值、多基因、指数、问题、缺失

所属期刊栏目：27

分类号：TP1;TS4

在线出版日期：2010-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：321-323,332