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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
2,277 - 2,285 (9page)

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Genomic association has been measured by various statistics including chi-square, balanced accuracy, and mutual information. When investigating the gene-gene interactions, however, estimating the association measure for all of the possible genomic combination becomes computationally intensive rapidly as the order of interaction increases. We show first that the deep learning neural network can be used to measure the strength of the genomic association with case-control phenotype. Then we demonstrate that the selection of the interacting genotypes is possible without going through all of the interacting combinations. Instead of examining each SNP or SNP combination, as is the conventional way, we start from using all of the available SNPs as the input to the neural network. In that way, the association strength by the whole SNPs’ interaction may be obtained. Then each SNP is excluded in turn from the input and the change in accuracy is measured. A set of SNPs that could cause statistically significant change may be identified. By estimating the accuracy changes when excluding the combinations made of this set, we could successfully identify the causal combination from the used genomic data set.
#deep learning #gene-gene interactions #accuracy #categorical phenotype.

목차

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Aflakparast, M. / 2014 / Cuckoo search epistasis : a new method for exploring significant genetic interactions / Heredity 112 : 666 ~ 674 google schola Al-jouie, A. / 2015 / Chi8 : a GPU program for detecting significant interesting SNPs with the chi-square 8-df test / BMC Research Notes 8 : 436 ~ google schola Evans, D. M. / 2006 / Two-stage two-locus models in genome-wide association / PLOS Genetics 2 (9) : e157 ~ google schola Gola, D. / 2016 / A roadmap to multifactor dimensionality reduction methods / Briefings in Bioinformatics 17 (2) : 293 ~ 308 google schola Gyenesei, A. / 2012 / High-throughput analysis of epistasis in genome-wide association studies with BiForce / Bioinformatics 28 (15) : 1957 ~ 1964 google schola

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