| 基于遗传数据的机器学习在阿尔茨海默病研究中的应用 |
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| 引用本文： | 金宇,姚旭峰,韩立婷,赵从义,黄钢.基于遗传数据的机器学习在阿尔茨海默病研究中的应用[J].生物化学与生物物理进展,2021,48(8):888-897. |
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| 作者姓名： | 金宇 姚旭峰 韩立婷 赵从义 黄钢 |
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| 作者单位： | 2）上海健康医学院医学影像学院,上海 201308,3）上海健康医学院,上海市分子影像学重点实验室,上海 201308,2）上海健康医学院医学影像学院,上海 201308,2）上海健康医学院医学影像学院,上海 201308,3）上海健康医学院,上海市分子影像学重点实验室,上海 201308 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目（81830052）,国家自然科学基金面上项目（61971275） |
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| 摘 要： | 阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)是一种神经退行性疾病,其发病与遗传和环境因素相关,约70%由遗传因素引起,但其发病机制尚不清楚.随着高通量测序技术的出现,利用机器学习(machine learning,ML)技术处理遗传数据的研究成为了当前热点.本文综述ML在AD中的应用研究,主要包括:遗传数据与影像、临床、组学等多模数据结合的AD诊断和预后;对单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)数据挖掘发现与AD风险相关基因的遗传变异分析;与AD发病机制密切相关的基因表达谱分析.最后,应用高质量、综合性、大样本量数据,建立多层次ML模型探究AD的发病机制将是未来研究的重点.
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| 关 键 词： | 阿尔茨海默病 遗传数据 机器学习 |
| 收稿时间： | 2020/10/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/1/7 0:00:00 |
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