基于信息增益理论的整体基因中基因互作挖掘方法

复杂疾病一般由多个基因共同作用发生,单个基因的效应微小,为了更好地研究基因互作对复杂疾病的影响,提出了一种基于基因的信息增益模型。信息增益在分类系统中指变量为分类带来信息的多少,带来的信息越多,该变量对分类越重要。该模型从一个整体基因的所有单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphism,SNP)出发,采用病例-对照数据来检测基因互作对疾病的影响。由于基因是功能表达的最小单位,与基于SNP的交互作用分析方法相比,该模型更能从生物学的角度解释疾病的遗传机制。最后,采用模拟数据和类风湿性关节炎疾病的真实数据进行实验,并与基于SNP的熵模型以及基于基因的核典型相关分析模型(kernel canonical corelation based U statistic,KCCU)两种模型比较,结果均验证了该模型的有效性。