基于SVM的遗传疾病的致病位点预测分析
小组成员
- 蔡鑫奇 2620160006
- 牟宇超 2620160005
- 武 阳 2620160010
问题描述
1、问题背景分析
人类健康问题是当今社会中备受关注的热点。人类疾病，特别是多基因遗传病相关基因的定位，是目前生物医学研究中十分重要的一项。大量研究表明，人类的性状差异与对药物和疾病的易感性都可能与基因某些位点相关。因此，定位与性状或疾病相关联的基因中的位点，有利于生物医学中对一些疾病遗传机理的研究，并方便对相应疾病的治疗和预防。
2、问题描述：
- 分析1000个样本在某条有可能致病的染色体片段上的9445个位点的编码信息和样本患有遗传疾病A的信息。
- 对致病位点和致病基因进行检测，预测某种疾病的致病位点。预测该疾病相关的致病位点，其实就是判断不同位点对该疾病的影响程度，即判别每个位点的属性重要度。
- 通过对样本的健康状况和位点编码的对比分析来确定致病位点，从而发现遗传病或性状的遗传机理。
目标
利用SVM构建预测模型，分析出与疾病相关的几个致病位点或致病基因，对性状进行分析，找到与性状最为相关的所有位点。
项目分工
- 蔡鑫奇：数据获取、算法设计、编写程序、编写文档、方法研讨
- 牟宇超：编写文档、调试程序、方法研讨
- 武 阳：算法设计、撰写报告、数据处理、方法研讨