| 精神分裂症相关基因的预测——基于大规模数据的整合分析 |
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| 引用本文： | 梁燕,史艺宾,田卫东.精神分裂症相关基因的预测——基于大规模数据的整合分析[J].复旦学报(自然科学版),2013,52(2):255-270. |
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| 作者姓名： | 梁燕 史艺宾 田卫东 |
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| 作者单位： | 复旦大学生命科学学院生物统计研究所,上海,200433 |
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| 摘 要： | 精神分裂症(Schizophrenia)是一种遗传性复杂、多基因相关的疾病,对其相关基因的研究一直都是疾病基因研究的热点和前沿,也是遗传学领域的难题.随着目前各种组学数据(Omics Data)的产生,全基因组关联研究(GWAS)中和精神分裂症相关的单核苷酸多态位点(SNP)越来越多的公布于学界,整合这些大规模数据并利用生物信息学模型预测精神分裂症相关基因能为进一步翔实探究致病或相关基因提供基因库的富集和优选.本文首先运用已被证明预测表现优秀的随机森林模型(Random Forests)预测精神分裂症的相关基因,然后用全基因组关联研究得到的相关基因的SNP位点进行验证及进一步筛选候选基因.结果随机森林预测模型得到33个精神分裂症候选基因,其中10个基因具有58个SNP位点是精神分裂症GWAS中的显著性SNP位点,因而这10个基因为优选的精神分裂症候选基因,文献查询结果表明这10个优选相关基因与精神分裂症有密切联系.
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| 关 键 词： | 精神分裂症 复杂疾病基因预测 随机森林 全基因组关联研究 |
Predicting Schizophrenia Related Genes through Large-scale Data Integration |
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| LIANG Yan,SHI Yi-bin,TIAN Wei-dong.Predicting Schizophrenia Related Genes through Large-scale Data Integration[J].Journal of Fudan University(Natural Science),2013,52(2):255-270. |
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| Authors: | LIANG Yan SHI Yi-bin TIAN Wei-dong |
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| Institution: | (Institute of Biostatistics,School of Life Science,Fudan University,Shanghai 200433,China) |
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