阿尔茨海默病（Alzheimer disease，AD）是一种神经退行性疾病，其发病与遗传和环境因素相关，约70%由遗传因素引起，但其发病机制尚不清楚. 随着高通量测序技术的出现，利用机器学习（machine learning，ML）技术处理遗传数据的研究成为了当前热点. 本文综述ML在AD中的应用研究，主要包括：遗传数据与影像、临床、组学等多模数据结合的AD诊断和预后；对单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）数据挖掘发现与AD风险相关基因的遗传变异分析；与AD发病机制密切相关的基因表达谱分析. 最后，应用高质量、综合性、大样本量数据，建立多层次ML模型探究AD的发病机制将是未来研究的重点.
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基于遗传数据的机器学习在阿尔茨海默病研究中的应用
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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