基于分割策略的生物單體型數(shù)據(jù)推導(dǎo)算法研究.pdf

1、隨著人類基因組計(jì)劃的完成，人們發(fā)現(xiàn)基因的微小變化會(huì)在個(gè)體或者物種性狀上引起巨大的差異。自然界中的大多數(shù)物種都是雙倍體的，生物實(shí)驗(yàn)中得到的是兩條單體型的組合，即基因型數(shù)據(jù)。而單體型是基因遺傳的片段，對(duì)于特定疾病以及物種間相似性的研究需要將正常人的單體型序列和有疾病人的單體型序列進(jìn)行比較，因此單體型推導(dǎo)算法在研究基因多樣性以及遺傳疾病中起著重要的作用。
　　目前，較為主流的單體型推導(dǎo)算法有Clark算法、EM算法、Hapar算法、和P

2、hase算法。本文對(duì)Hapar推導(dǎo)算法和Phase推導(dǎo)算法引入了分割策略和最大漢明距策略，從而提高了這兩種推導(dǎo)算法的準(zhǔn)確率和運(yùn)行速度。本文主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。在實(shí)驗(yàn)中得到的大多數(shù)數(shù)據(jù)與本文提出的單體型推導(dǎo)算法所需要的輸入文件格式不同。因此，對(duì)于每一個(gè)單體型推導(dǎo)算法，需要將基因型數(shù)據(jù)預(yù)處理成與之對(duì)應(yīng)的輸入文件格式。
　　(2)提出引入分割策略的Hapar推導(dǎo)算法。當(dāng)基因型數(shù)據(jù)中的SNP(SingleNuc

3、leotide Polymorphisms)序列很長(zhǎng)時(shí)，Hapar推導(dǎo)算法運(yùn)行時(shí)會(huì)消耗的時(shí)間非常多，甚至無(wú)法進(jìn)行推導(dǎo)。本文對(duì)Hapar推導(dǎo)算法引入分割策略，將基因型分割成小片段的SNP序列，這樣便可以保證Hapar推導(dǎo)算法的正常運(yùn)行以及減少運(yùn)行時(shí)間。
　　(3)提出引入分割和最大漢明距策略的Phase單體型算法?；蛐蛿?shù)據(jù)中的雜合位點(diǎn)數(shù)目較多時(shí)，Phase單體型推導(dǎo)算法存在部分雜合位點(diǎn)無(wú)法完成推導(dǎo)。因此，本文將最大漢明距策略引入P