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A genetic programming model for association studies to detect epistasis in low heritability data. Repositório Alice
RIBEIRO, I. M.; BORGES, C. C. H.; SILVA, B. Z.; ARBEX, W. A..
Abstract The genome-wide associations studies (GWAS) aims to identify the most influential markers in relation to the phenotype values. One of the substantial challenges is to find a non-linear mapping between genotype and phenotype, also known as epistasis, that usually becomes the process of searching and identifying functional SNPs more complex. Some diseases such as cervical cancer, leukemia and type 2 diabetes have low heritability. The heritability of the sample is directly related to the explanation defined by the genotype, so the lower the heritability the greater the influence of the environmental factors and the less the genotypic explanation. In this work, an algorithm capable of identifying epistatic associations at different levels of...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: GWAS; SNP; Genetic Programming; Random Forest; Computational Modeling; Mathematical Modeling; Bioinformatics.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1102526
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