[发明专利]一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法有效
| 申请号： | 201910859461.7 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110570909B | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 刘建晓;杨晨;高辉;杨轩;黄穗宇;阚裕隆 | 申请（专利权）人： | 华中农业大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B20/40;G16B20/20;G06N7/01;G06N3/006 |
| 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 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物信息技术领域，提供了一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法，包括S1‑S4四个步骤。本发明的一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法，首先利用扩张、收缩、对称性检测三个阶段，通过条件互信息计算得到节点的马尔可夫毯，构建初始蜜源网络结构，然后，基于初始蜜源通过随机加边、减边、逆转边3种操作生成新的蜜源，直到达到最大初始蜜源数目，利用人工蜂群算法的三种操作(采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂)与贝叶斯网络的BIC与MIT打分方法，对贝叶斯网络结构进行演化，找到最优的网络结构，快速准确的获取到影响表型性状的上位性基因位点，辅助基因功能挖掘。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人工 蜂群 优化 贝叶斯 网络 上位 性位点 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
1.一种人工蜂群优化贝叶斯网络的上位性位点挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1，利用扩张、收缩、对称性检测三个阶段，将目标节点分为表型Class节点和非Class节点两种情况，通过条件互信息计算获取不同节点的马尔可夫毯；/nS2，根据得到不同节点的马尔可夫毯，构建包括SNP位点和表型Class的网络，得到初始蜜源，即初始网络结构；/nS3，在不生成环的前提下，基于初始蜜源网络个体，通过随机增加边、删除边、逆转边的操作生成新的网络个体，直到网络个体数量达到最大初始蜜源数目；/nS4，在步骤3所得初始蜜源的基础上，通过人工蜂群优化算法的三种蜜蜂行为与贝叶斯网络的BIC和MIT两种打分函数，对包括SNP位点和表型Class的贝叶斯网络进行演化，得到较优的贝叶斯网络结构，从而准确快速地获取到影响表型性状的上位性基因位点，其中三种蜜蜂分别为采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。/n
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