近，密西根理工大學(xué)的數(shù)學(xué)家開發(fā)出一項(xiàng)新軟件——Ensemble Learning Approach，ELA可用于比較不同個(gè)體之間的基因組成，從中分選出疾病相關(guān)的基因。研究人員利用該軟件能夠找出某些人類遺傳病的致病基因。此外，他們還發(fā)現(xiàn)了2型糖尿病相關(guān)基因的11個(gè)突變體，即單核苷酸多態(tài)性。
像2型糖尿病這種復(fù)雜的遺傳疾病，單個(gè)基因突變可能促成該病的發(fā)生，多個(gè)基因共同作用也可能引起該病。過去，很難針對多個(gè)基因間的相互作用進(jìn)行研究，因?yàn)橐獙⑷祟惢蚪M中約50萬個(gè)基因匹配起來再進(jìn)行計(jì)算幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。
而ELA軟件避開上述問題，首先，將基因研究的范圍縮小到只包括潛在的致病基因；再通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出哪些SNPs是能單獨(dú)致病，哪些需要多個(gè)基因共同作用才能致病。為了測試他們建立的模型在實(shí)際數(shù)據(jù)上的有效性，課題組在英國對1，000人進(jìn)行基因分析——包括500名2型糖尿病患者，500名健康人。他們發(fā)現(xiàn)有11個(gè)SNPs引起該2型糖尿病的可能性很高。
像2型糖尿病這種復(fù)雜的遺傳疾病，單個(gè)基因突變可能促成該病的發(fā)生，多個(gè)基因共同作用也可能引起該病。過去，很難針對多個(gè)基因間的相互作用進(jìn)行研究，因?yàn)橐獙⑷祟惢蚪M中約50萬個(gè)基因匹配起來再進(jìn)行計(jì)算幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。
而ELA軟件避開上述問題，首先，將基因研究的范圍縮小到只包括潛在的致病基因；再通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出哪些SNPs是能單獨(dú)致病，哪些需要多個(gè)基因共同作用才能致病。為了測試他們建立的模型在實(shí)際數(shù)據(jù)上的有效性，課題組在英國對1，000人進(jìn)行基因分析——包括500名2型糖尿病患者，500名健康人。他們發(fā)現(xiàn)有11個(gè)SNPs引起該2型糖尿病的可能性很高。