کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4965035 | 1447937 | 2017 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identification of SNP-SNP interaction for chronic dialysis patients
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
MDRD-loopsNP-hardk-NNPPVSNPs95% CI - 95٪ CIk-Nearest Neighbors - K نزدیک ترین همسایگانpositive predictive value - ارزش پیش بینی مثبتnegative predictive value - ارزش پیش بینی منفیCross-validation - اعتبار سنجی متقابلGenetic algorithm - الگوریتم ژنتیکParticle swarm optimization - بهینه سازی ازدحام ذرات95% confidence interval - فاصله اطمینان 95٪true positive - مثبت واقعیfalse positive - مثبت کاذبGenome-wide association studies - مطالعات مرتبط با ژنومGWAS - مطالعهٔ همخوانی سراسر ژنومNPV یا negative predictive value - مقادیر پیش بینی شده منفیfalse negative - منفی اشتباهtrue negative - منفی واقعیodds ratio - نسبت شانس هاSingle nucleotide polymorphisms - پلیمورفیسم تک نوکلئوتیدیMultifactor dimensionality reduction - کاهش ابعاد چند فاکتور
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Identification of SNP-SNP interaction for chronic dialysis patients Identification of SNP-SNP interaction for chronic dialysis patients](/preview/png/4965035.png)
چکیده انگلیسی
Analyses of interactions between single nucleotide polymorphisms (SNPs) have reported significant associations between mitochondrial displacement loops (D-loops) and chronic dialysis diseases. However, the method used to detect potential SNP-SNP interaction still requires improvement. This study proposes an effective algorithm named dynamic center particle swarm optimization k-nearest neighbors (DCPSO-KNN) to detect the SNP-SNP interaction. DCPSO-KNN uses dynamic center particle swarm optimization (DCPSO) to generate SNP combinations with a fitness function designed using the KNN method and statistical verification. A total of 77 SNPs in the mitochondrial D-loop were used to detect the SNP-SNP interactions and the search ability was compared against that of other methods. The detected SNP-SNP interactions were statistically evaluated. Experimental results showed that DCPSO-KNN successfully detects SNP-SNP interactions in two-to-seven-order combinations (positive predictive value (PPV)+negative predictive value (NPV)=1.154 to 1.310; odds ratio (OR)=1.859 to 4.015; 95% confidence interval (95% CI)=1.151 to 4.265; p-value <0.001). DCPSO-KNN can improve the detection ability of SNP-SNP associations between mitochondrial D-loops and chronic dialysis diseases, thus facilitating the development of biomedical applications.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 83, 1 April 2017, Pages 94-101
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 83, 1 April 2017, Pages 94-101
نویسندگان
Cheng-Hong Yang, Zi-Jie Weng, Li-Yeh Chuang, Cheng-San Yang,