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静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究
引用本文:郑晶晶,牛力敏,程忱,郭浩,陈俊杰.静息态功能脑网络的基因基础以及分类研究[J].计算机应用与软件,2015(4).
作者姓名:郑晶晶  牛力敏  程忱  郭浩  陈俊杰
作者单位:太原理工大学计算机科学与技术学院 山西 太原030024
基金项目:国家自然科学基金项目(61070077,61170136,81171290);山西省自然科学基金项目(201001 1020-2,2011011015-4);山西省教育厅高校科技项目(20121003);太原理工大学青年基金项目(2012L014)。
摘    要:为了判断抑郁症患者组与健康对照组之间是否存在显著的基因型差异及基因型与疾病状态间是否存在显著交互效应,选择GSK-3β(Glycogen Synthase Kinase-3β)基因,通过功能脑网络指标进行统计分析,并利用统计显著性作为特征选择的依据,提取不同数量的节点属性作为分类特征。选择四种不同的分类算法进行分类研究,结果表明SVM和人工神经网络算法构建的分类模型正确率较高,疾病状态分类模型分别达到73.50%和70.87%,基因分类模型分别达到74.35%和76.66%。因此,基因对静息态功能脑网络存在着一定的影响,并且证明了脑网络的相关指标可以作为对基因与抑郁症疾病之间存在交互效应的判断依据。

关 键 词:GSK-3β  抑郁症  复杂网络  脑功能网络  分类

RESEARCH ON BASIS OF GENES OF FUNCTIONAL BRAIN NETWORK IN RESTING STATE AND ITS CLASSIFICATION
Zheng Jingjing,Niu Limin,Cheng Chen,Guo Hao,Chen Junjie.RESEARCH ON BASIS OF GENES OF FUNCTIONAL BRAIN NETWORK IN RESTING STATE AND ITS CLASSIFICATION[J].Computer Applications and Software,2015(4).
Authors:Zheng Jingjing  Niu Limin  Cheng Chen  Guo Hao  Chen Junjie
Abstract:
Keywords:GSK-3β  Major depressive disorder  Complex network  Functional brain network  Classification
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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