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        通過機器學習算法改進遺傳變異的表征
        
			
        
				2018-12-04 16:30:16
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        基因中僅一個堿基對的差異可以改變編碼蛋白質的結構，并以可以從無害到引起致命疾病的方式影響生物體。預測單個堿基對替代物如何影響生物體是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。在生物信息學出現(xiàn)的一篇論文中，研究人員將機器學習與遺傳算法相結合，以克服現(xiàn)有方法的局限性。
        

        通過機器學習算法改進遺傳變異的表征
        

        該團隊，包括沙特阿拉伯阿卜杜拉國王科技大學的Trisevgeni Rapakoulia，采用了一種方法，將幾種分類模型的輸出結合起來，并開發(fā)了一種新的遺傳算法，將每個單獨的分類器演化為最佳性能。
        

        Rapakoulia說：“我們的方法使用新的適應度函數(shù)來平衡靈敏度和特異性權衡，同時降低了提取的預測模型的復雜性并改善了它們的泛化特性。”
        

        結果，新算法比現(xiàn)有方法更成功地表征遺傳變異。它還會產(chǎn)生一個分數(shù)，可以預測變異影響的嚴重程度。研究小組強調，預測因子與單堿基對替代的嚴重性之間的關系應通過進一步測試更大的數(shù)據(jù)集來正確確認。
        
			

			
          
        
			
        
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