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.2006年12月18日;5(4):856-67.

以高血压为研究模型,通过缓存解决方案进行个性化诊断

附属公司
  • PMID: 17183494
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以高血压为研究模型,通过缓存解决方案进行个性化诊断

P C卡瓦略等。 基因分子研究. .
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摘要

利用环境和临床数据对遗传特征之间的联系进行统计建模以帮助医学诊断是一项挑战。在这里,我们提出了一种计算方法,用于快速选择重要的临床数据,以帮助基于个性化遗传特征的医疗决策。可能需要数小时或数天的计算时间的东西可以在现场使用,这使得该策略可以作为常规实施,而不需要强大的计算能力。通过查询预计算的解决方案数据库,将遗传特征信息与个人临床数据相结合,快速获得可评估“疾病阶段”的最优/近似最优数学函数的关键在于。该数据库是由一种新的混合特征选择方法生成的,该方法利用了支持向量机、递归特征消除和随机子空间搜索。在此,为了评估该方法,从高血压患者和对照受试者中获得了肾素-血管紧张素-醛固酮系统基因多态性的数据以及临床数据。通过基于优化特征的支持向量机模型对患者数据进行分类,确定疾病“风险”;然后测量到超平面决策函数的欧氏距离。我们的结果显示肾素-血管紧张素-醛固酮系统基因单倍型与高血压的相关性。特征选择过程还跟踪了多态性模式与不同种族的关联。该方法的演示也可在项目的网站上在线获得。

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