基于DNN位点的选择和验证

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摘要：定位与性状相关联的位点在染色体或基因中的位置，能够帮助研究人员了解一些疾病的遗传机理，从而达到防止一些遗传病发生的目的。结合统计学与机器学习知识对疾病与DNA致病位点的分析，采用随机森林算法、深度学习算法构建数据分析模型，实现了致病位点与单个疾病的关联性分析、致病基因片段的匹配、以及10个关联性状与致病基因位点的分析。进而采用深度神经网络对所得到的致病位点进行分析和检验，仿真结果表明所得位点准确、合理。

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关键词：关联性分析 机器学习 学习算法 随机森林 学术交流 随机森林 深度神经网络 位点