A Review for Detecting Gene-Gene Interactions Using Machine Learning Methods in Genetic Epidemiology
المؤلفون المشاركون
Koo, Ching Lee
Liew, Mei Jing
Mohamad, Mohd Saberi
Mohamed Salleh, Abdul Hakim
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, the greatest statistical computational challenge in genetic epidemiology is to identify and characterize the genes that interact with other genes and environment factors that bring the effect on complex multifactorial disease.
These gene-gene interactions are also denoted as epitasis in which this phenomenon cannot be solved by traditional statistical method due to the high dimensionality of the data and the occurrence of multiple polymorphism.
Hence, there are several machine learning methods to solve such problems by identifying such susceptibility gene which are neural networks (NNs), support vector machine (SVM), and random forests (RFs) in such common and multifactorial disease.
This paper gives an overview on machine learning methods, describing the methodology of each machine learning methods and its application in detecting gene-gene and gene-environment interactions.
Lastly, this paper discussed each machine learning method and presents the strengths and weaknesses of each machine learning method in detecting gene-gene interactions in complex human disease.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Koo, Ching Lee& Liew, Mei Jing& Mohamad, Mohd Saberi& Mohamed Salleh, Abdul Hakim. 2013. A Review for Detecting Gene-Gene Interactions Using Machine Learning Methods in Genetic Epidemiology. BioMed Research International،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004300
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Koo, Ching Lee…[et al.]. A Review for Detecting Gene-Gene Interactions Using Machine Learning Methods in Genetic Epidemiology. BioMed Research International No. 2013 (2013), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004300
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Koo, Ching Lee& Liew, Mei Jing& Mohamad, Mohd Saberi& Mohamed Salleh, Abdul Hakim. A Review for Detecting Gene-Gene Interactions Using Machine Learning Methods in Genetic Epidemiology. BioMed Research International. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1004300
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1004300
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر