Subset-based ant colony optimisation for the discovery of gene-gene interactions in genome wide association studies
Subset-based ant colony optimisation for the discovery of gene-gene interactions in genome wide association studies
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基于子集的蚁群优化，用于在全基因组关联研究中发现基因间相互作用
DOI：
10.1145/2463372.2463410
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sapin E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sapin E
本文提出了一种用于发现全基因组关联研究（GWAS）数据中基因间相互作用的蚁群优化方法。基于子集的方法包括新颖的编码机制和锦标赛选择，以分析由数十万个变量组成的全规模 GWAS 数据，以发现微小 DNA 变化组合与 II 型糖尿病之间的关联。该方法在 Wellcome Trust Case Control Consortium 的大型数据库上进行了测试，结果表明可以在合理的计算时间内发现具有统计显着性和生物学相关性的组合。
In this paper an ant colony optimisation approach for the discovery of gene-gene interactions in genome-wide association study (GWAS) data is proposed. The subset-based approach includes a novel encoding mechanism and tournament selection to analyse full scale GWAS data consisting of hundreds of thousands of variables to discover associations between combinations of small DNA changes and Type II diabetes. The method is tested on a large established database from the Wellcome Trust Case Control Consortium and is shown to discover combinations that are statistically significant and biologically relevant within reasonable computational time.
胰岛素抵抗和胰腺 S 细胞衰竭
DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
J. Clin. Invest
影响因子：
--
作者：
Kasuga;M
通讯作者：
M
DOI：
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发表时间：
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期刊：
--
影响因子：
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作者：
S. Thomas;L. Scott;K. Mohlke;L. Bonnycastle;C. Willer;Yun Li;W. Duren;M. Erdos;H. Stringham
通讯作者：
S. Thomas;L. Scott;K. Mohlke;L. Bonnycastle;C. Willer;Yun Li;W. Duren;M. Erdos;H. Stringham