远东理论统计杂志
第19卷第1期第1-11页(2006年5月)
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使用布尔关联规则评估相关性人类生物因子水平与基因之间的关系;应用于一个突变对健康人血脂谱的影响
Hara Kostakis(希腊)、Basilis Boutsinas(希腊),Demostennes B.Panagiotakos(希腊
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摘要: 背景:关联模型旨在提取中变量之间的依赖关系科学和生物数据库。如今,这些数据库存储了大量数据数据。在大型生物数据库中获得关联是一项困难的任务,由于多重比较以及这些比较的局限性涉及。
目标:我们测试了一种关联规则挖掘算法在生物数据库中,为了评估脂质之间的依赖性水平和多态性(即亚甲基四氢叶酸还原酶基因突变MTHFR 677C-T)。
设计:我们研究了322名男性和252名男性的遗传数据没有心血管或其他慢性疾病临床证据的女性疾病。我们测量了血清总胆固醇、LDL胆固醇、氧化LDL、以及血浆同型半胱氨酸总浓度和所有参与者的MTHFR基因型。数据分析主要基于关联规则提取生物层次间的依赖关系因素和MTHFR基因型。这些规则表示以下条件概率与输入相关的输出。
结果:MTHFR TT基因型患者显示血浆总同型半胱氨酸和氧化半胱氨酸浓度显著升高与纯合正常人相比,低密度脂蛋白水平关联规则挖掘的结果揭示了血脂谱中的TT突变。
结论:关联规则挖掘的应用可能被证明是分析大型生物数据库的有用工具。 |
关键词和短语:数据挖掘、关联规则挖掘、,亚甲基四氢叶酸还原酶、脂质和脂蛋白谱,同型半胱氨酸。 |
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