【摘 要】
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在质量性状全基因组关联分析GWAS中,以基因作为研究单位的基因-基因相互作用检测方法,以其在统计效力与生物可解释性方面的优势备受关注。然而现有方法中多数对基因之间互作
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,北京建筑大学电气与信息工程学院建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571163,61532014,61671189),国家重点研发计划项目(2016YFC0901902)
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在质量性状全基因组关联分析GWAS中,以基因作为研究单位的基因-基因相互作用检测方法,以其在统计效力与生物可解释性方面的优势备受关注。然而现有方法中多数对基因之间互作形式给出了强假设,降低了算法对互作关系的检测性能。针对已有方法存在的局限性,本文提出一种基于XGBoost的基因互作检测方法 geXGB。XGBoost作为一种流行且高效的机器学习方法,可以拟合基因型数据与表型之间的作用关系,并利用预测概率与加和模型之间的偏差表征相互作用关系的程度。geXGB对相互作用形式不作假设,增强该方法对不同形式相互作
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