人工神经网络在单核苷酸多态性(SNP)检测中的应用
人类单核苷酸多态性(SNPs)国际研究计划和中华民族单核苷酸多态性项目已经进行了两年多时间,由于研究工作耗资巨大,使得这两个项目都进展缓慢.目前人类单核苷酸多态性(SNPs)研究主要都是依靠生物实验来确定,借助计算机和数学算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)是生物信息学领域的一个难题.在大量文献分析的基础上,试用人工神经网络算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs),通过构建适当的数学模型,预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的准确率达到了73%,在生物实验中参考数学模型预报结果,可以节省大量研究资源.
作 者： 董和泉 邓文华 郭景康 Dong Hequan Deng Wenhua Guo Jingkang 作者单位： 上海大学生物信息研究中心,上海,200444 刊 名： 计算机与应用化学 ISTIC PKU 英文刊名： COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY 年，卷(期)： 2006 23(10) 分类号： Q811.4 TP183 关键词： 单核苷酸多态性 人工神经网络 预报