[发明专利]基于优化解集合的个体单体型重建方法

权利要求书

1.一种基于优化解集合的个体单体型重建方法，包括以下步骤：

(1)预处理SNP矩阵M_m×n，去掉对重建工作没有帮助的冗余信息，即删除M中所有满足条件.f₀≤t或.f₁≤t的列，在矩阵M中，令n_x为某一列中值为x的元素个数，且.f_x＝n_x/(n_x+n_1-x)，t设置为0.2，若被删除的列中大部分非空元素值为0，则称其为0-列，否则称为1-列，将所有满足上述条件的列删除之后，得到只含杂合位点的SNP矩阵M1_m1×n1；

(2)通过粒子群优化策略得到一个小规模的优化解集合，即只具有杂合位点的单体型对集合，将与P_g适应值相同的k个解均保留下来，并将k个解转换成只含杂合位点的单体型对H_i’＝(h_i1’，h_i2)(i＝1，...，k)，以得到一个规模为k的优化解集合H’＝{H₁’，...，H_k’}；

采用二进制串X(x₁，x₂，...，x_n)(x_i∈{0，1})和V(v₁，v₂，...，v_n)(v_i∈{0，1})来分别表示一个粒子的位置和速度，粒子的速度表示及粒子间的运算操作定义如下：

(a)粒子的速度V定义为其两次位置X₁和X₂之间的距离；

V＝X₁-X₂＝(v₁，...，v_n)，

vi=0,x1i=x2i1,x1i≠x2ii=1,2,...,n]]>

(b)速度V₁和V₂间的加法操作定义为其相应位的逻辑加，结果为速度V；

V＝V₁+V₂＝(v₁，...，v_n)，v_i＝v_1iORv_2i，i＝1，2，...，n}.

(c)粒子速度V₁与概率C的乘积，结果为速度V。

V＝CV₁＝(v₁，...，v_n)，

(d)速度V和位置X₁间的加法操作定义为其相应位的逻辑异或，结果为位置X。

X＝X₁+V＝(x₁，...，x_n)，x_i＝x_1iXORv_i，i＝1，2，...，n}.

适应度函数用于评价粒子的搜索性能，指导粒子群的搜索过程；某个粒子位置X及矩阵M1中的所有片断f_i(i＝1，...，m1)，X的适应度函数Fitness(X)定义为：

Fitness(X)=1-E(X)m1×n1,]]>

E(X)=Σi=1m1min(S(fi,X),D(fi,X))]]>

其中，粒子位置X表示一对仅含杂合位点的单体型(h₁’，h₂’)中的一条，S(f_i，X)表示f_i和X对应位取值相同的位点个数，D(f_i，X)表示表示f_i和X对应位取值相同的位点个数；E(X)表示对应于单体型对(h₁’，h₂’)的最少错误更正数；

(3)最后的扩展阶段将预处理阶段删掉的SNPs重新加上，对于优化解集H’中只含杂合位点的单体型对H_i’＝(h_i1’，h_i2’)，如果某个已被删除的同合位点为0-列或1-列，则将0或1插回到单体型对(h_il’，h_i2’)的相应位置，以此得到扩展后的单体型对H_i＝(h_i1，h_i2)，扩展结束后得到最终的单体型对集合H＝{H₁，...，H_k}。