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公开(公告)号：CN109411023A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811157185.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN109411023B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811157185.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 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。
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