基于全基因组关联研究的tag SNP预测方法的研究与分析

SNP是指基因序列中碱基对的变异,通过对人体SNP位点进行基因分型,可以有效帮助人们找出与遗传疾病相关的基因。然而,对所有SNPs位点进行基因分型的成本过于昂贵。研究表明,部分最具有代表性的SNPs(标签SNP,tag SNP)就可以区分基因变异,选择高质量的tag SNP成为基因研究中的热点内容。论文提出一种基于连锁不平衡度的Genet⁃ic-majority dominance(GMD)tag SNP预测方法评估tag SNP质量,该方法通过对遗传算法每一次迭代选择的tag SNP集按照多数占优的原则进行预测,定量分析tag SNP集质量。结果表明,论文所提出的方法可以有效评估tag SNP集的质量。