[发明专利]一种基于贝叶斯网络推理的基因间交互关系挖掘方法有效
| 申请号： | 201811157185.1 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109411023B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 刘建晓;向宇嘉;田宗霖;郝松林;张小龙 | 申请（专利权）人： | 华中农业大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B20/00 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 崔友明 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于贝叶斯网络推理的基因间交互关系挖掘方法，包括以下步骤：1、利用高斯核概率密度估计量估测熵的方法，计算基因与基因间、基因与表型性状间以及表型与表型性状间互信息；2、利用三阶段依赖分析贝叶斯网络结构学习方法，构建包含基因与表型性状节点的贝叶斯网络；3、利用贝叶斯估计参数学习方法进行参数学习，得到节点间条件概率表；4、利用吉布斯抽样贝叶斯网络近似推理方法计算不同个数的基因与表型性状间条件概率，根据计算结果大小得到影响特定表型性状的基因间交互关系。本发明可以帮助生物学研究者获得影响特定表型性状的上位性基因位点，进而辅助基因功能挖掘，以及为不同物种的复杂数量性状的遗传基础解析提供借鉴。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 推理 基因 交互 关系 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯网络推理的基因间交互关系挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取基因表达量和特定表型数据，对其进行正态化处理，利用高斯核概率密度估计量估测熵的方法，分别计算基因与基因间、基因与表型性状以及表型与表型性状间互信息；步骤2、在计算节点间互信息和条件互信息的基础上，利用三阶段依赖分析贝叶斯网络结构学习方法，构建包含基因与表型性状节点的贝叶斯网络结构；步骤3、在步骤2中构建的包含基因与表型性状节点的贝叶斯网络结构网络图的基础上，利用贝叶斯网络参数学习方法学习得到各个节点的条件概率，得到条件概率表；步骤4、在步骤3所得条件概率表的基础上，利用吉布斯抽样贝叶斯网络近似推理方法计算不同个数的基因与表型性状间条件概率，根据计算结果大小得到影响特定表型性状的基因间交互关系。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中农业大学，未经华中农业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811157185.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
