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反向传播（BP）神经网络在基因数据分析中具有重要意义。本文首先介绍了单核甘酸多态性（single nucleotidepolymorphisms，SNPs）的研究背景、分析热点及遇到的主要问题；在此基础上综述了当前常用的SNPs分析方法及其不足；随后介绍了BP神经网络在SNPs分析中的应用，如易感基因的筛选、肿瘤的诊断性分类等，并针对主要问题提出了解决方法，即用BP网络结合参数递减方法（parameter decreasing method，PDM）和聚类分析进行复杂疾病相关的SNPs数据分析。