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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. 相似文献
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