【摘 要】
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针对标签SNP选择过程中存在时间复杂度高、重构准确度低以及缺乏生物含义等不足,本文提出了一种基于多位点连锁不平衡的标签SNP选择方法,该方法首先利用最小等位基因频率等指
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针对标签SNP选择过程中存在时间复杂度高、重构准确度低以及缺乏生物含义等不足,本文提出了一种基于多位点连锁不平衡的标签SNP选择方法,该方法首先利用最小等位基因频率等指标对数据集进行预处理,排除噪声位点等,然后根据标签SNP选择过程的特点设计并改进了蚁群算法,以获取候选标签子集,最后,为了进一步提高重构准确度,本文以重构准确度为目标,利用支持向量机作为学习模型,采用后向淘汰策略对候选标签子集进行精选.实验结果表明,先过滤再精选的策略,不仅降低了时间复杂度,而且在样本重构准确度也有一定程度优势.
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