使用生物信息学技术和反向传播算法进行突变性疾病预测的新方法
摘要：通过突变预测癌症的一种新方法 突变在基因序列中出现并不一定是恶性的，因此通过比较患者的蛋白质与致病基因的蛋白质之间的差异来判断突变是否为恶性的。本文提出的方法利用生物信息学技术（如FASTA、CLUSTALW等）来判断突变是否为恶性的，然后利用反向传播算法训练所有预期的恶性突变基因（例如BRCA1和BRCA2），并利用它来测试患者是否携带该疾病。这种基于基因序列突变预测疾病的新方法成功实现了两个决策，第一个是利用生物信息学技术诊断患者是否携带癌症突变，第二个是利用反向传播算法分类这些与乳腺癌相关的突变（例如BRCA1和BRCA2）。关键词-基因序列；蛋白质；脱氧核糖核酸DNA；恶性突变；生物信息学；反向传播算法。
作者：Ayad Ghany Ismaeel, Anar Auda Ablahad
论文ID：1303.0539
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2013-03-05