近，密西根理工大學的數(shù)學家開發(fā)出一項新軟件——Ensemble Learning Approach，ELA可用于比較不同個體之間的基因組成，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個突變體，即單核苷酸多態(tài)性。
像2型糖尿病這種復雜的遺傳疾病，單個基因突變可能促成該病的發(fā)生，多個基因共同作用也可能引起該病。過去，很難針對多個基因間的相互作用進行研究，因為要將人類基因組中約50萬個基因匹配起來再進行計算幾乎不可能實現(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)計學方法計算出哪些SNPs是能單獨致病，哪些需要多個基因共同作用才能致病。為了測試他們建立的模型在實際數(shù)據(jù)上的有效性，課題組在英國對1，000人進行基因分析——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SNPs引起該2型糖尿病的可能性很高。
像2型糖尿病這種復雜的遺傳疾病，單個基因突變可能促成該病的發(fā)生，多個基因共同作用也可能引起該病。過去，很難針對多個基因間的相互作用進行研究，因為要將人類基因組中約50萬個基因匹配起來再進行計算幾乎不可能實現(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)計學方法計算出哪些SNPs是能單獨致病，哪些需要多個基因共同作用才能致病。為了測試他們建立的模型在實際數(shù)據(jù)上的有效性，課題組在英國對1，000人進行基因分析——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SNPs引起該2型糖尿病的可能性很高。