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公开(公告)号：CN109887543B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910145275.7
申请日：2019-02-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种低甲基化水平的差异甲基化位点识别方法，包括以下步骤：S1、获取一种低甲基化水平疾病的多组甲基化芯片数据样本。S2、对多组甲基化芯片数据样本进行预处理，得到甲基化芯片数据集。S3、根据位点维度，将甲基化芯片数据集划分为多个甲基化芯片数据子集；将每一个甲基化芯片数据子集输入构建随机森林模型，迭代进行特征选择，输出甲基化芯片数据的疾病相关特征集。S4、对甲基化芯片数据的疾病相关特征集进行线性拟合处理，之后通过假设检验筛选出具有统计显著性的特征。能识别出传统方法不能筛选出的差异甲基化位点，并且找到的差异甲基化位点具有更好的类别判定性能和显著性意义。
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公开(公告)号：CN109887543A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910145275.7
申请日：2019-02-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种低甲基化水平的差异甲基化位点识别方法，包括以下步骤：S1、获取一种低甲基化水平疾病的多组甲基化芯片数据样本。S2、对多组甲基化芯片数据样本进行预处理，得到甲基化芯片数据集。S3、根据位点维度，将甲基化芯片数据集划分为多个甲基化芯片数据子集；将每一个甲基化芯片数据子集输入构建随机森林模型，迭代进行特征选择，输出甲基化芯片数据的疾病相关特征集。S4、对甲基化芯片数据的疾病相关特征集进行线性拟合处理，之后通过假设检验筛选出具有统计显著性的特征。能识别出传统方法不能筛选出的差异甲基化位点，并且找到的差异甲基化位点具有更好的类别判定性能和显著性意义。
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