PCA与随机森林相结合筛选高信息量SNP位点——应用于羊的品种鉴别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘月丽

作者： 刘月丽;覃锡忠;贺三刚;李文蓉;王悦;贾振红;刘明军

作者机构：

关键词： 主成分分析(PCA);随机森林;高信息量SNP位点;品种鉴别

期刊名称： 计算机工程与应用

ISSN： 1002-8331

年卷期： 2018 年 16 期

页码： 235-240

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对品种鉴别中面临的SNP(Single Nucleotide Polymorphisms)数据高维小样本的难点,研究利用少数高信息量SNP位点正确鉴别品种的方法,提出了一种新的SNP位点筛选方法。先利用PCA提取SNP主要位点,随后使用随机森林方法,根据平均精度下降和Gini指数下降对主位点的重要性进行评估,训练分类模型。最后分别选取重要度排名前48和96的位点,以这些位点为分类特征,建立分类模型进行品种鉴别。将该模型应用于6种绵羊Illumina Ovine SNP50的SNP数据。实验表明,可以从46 013个位点中分别筛选出49、96个高信息量位点用于品种鉴别,鉴别准确率达到97%以上。该方法减少了用于品种鉴别的SNP位点个数,降低了品种鉴别成本。

分类号： S826`TP301.6

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