Resumen

La epistasis es prevalente en las interacciones de SNP. Algunos de los métodos existentes se centran en la construcción de modelos para dos SNP. Otros métodos solo encuentran los SNP teniendo en consideración una función objetivo. En este artículo, presentamos un marco unificado rápido que integra un algoritmo de optimización de colonia de hormigas adaptativo con funciones multiobjetivo para detectar epistasis de SNP en conjuntos de datos de GWAS. Comparamos nuestro método con otros métodos existentes utilizando conjuntos de datos sintéticos y aplicamos el método propuesto al conjunto de datos de la Enfermedad de Alzheimer de inicio tardío. Nuestros resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a otros métodos en la detección de epistasis, y el resultado del conjunto de datos reales contribuye a la investigación del mecanismo subyacente de la enfermedad.

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Epistasia; Interacciones de SNP; Modelos; Algoritmo de optimización de colonia de hormigas adaptativo; Funciones multiobjetivo; Conjuntos de datos de GWAS
• Keywords:Epistasis; SNP interactions; Models; Adaptive ant colony optimization algorithm; Multiobjective functions; GWAS datasets