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标题: 遗传算法优化的 BP 神经网络拷贝数变异检测 [打印本页]
作者: 杨利霞 时间: 2020-11-5 15:54
标题: 遗传算法优化的 BP 神经网络拷贝数变异检测
遗传算法优化的
BP
神经网络拷贝数变异检测
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拷贝数变异是一种主要的基因组结构变异形式，会导致基因组区域中出现大小不等的扩增或缺失。
针对现有拷贝数变异检测算法受
GC
含量偏差、测序误差等因素影响而导致检测能力低的问题，提出了一种
基于遗传算法优化的
BP
神经网络拷贝数变异检测算法。该算法充分考虑基因组相邻位置之间的内在相关性，
融合多个特征，并使用
BP
神经网络解决各个特征之间的联合作用以预测
CNV
；针对现有的
BP
神经网络模
型存在的问题，利用遗传算法优化
BP
神经网络的权值和阈值，以提高该算法的
CNV
检测性能。实验结果
表明，该算法对不同测序覆盖深度和肿瘤纯度共
300
个样本的平均检测灵敏度、平均检测精度和平均
F1
评
分分别为
97.27%
、
97.78%
和
97.53%
，均优于其他几种算法，且能够显著降低样本边界偏差值。
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