机器学习在基因组拷贝数变异检测中的应用的开题报告.docx

机器学习在基因组拷贝数变异检测中的应用的开题报告
摘要：
机器学习技术在基因组拷贝数变异检测中具有广阔的应用前景。通过选取适当的特征和训练模型，机器学习可以有效地识别和诊断基因组中的变异，对于基因组疾病的筛查和诊断具有重要的价值。本文将介绍基因组拷贝数变异的相关基础知识，重点阐述机器学习在基因组拷贝数变异检测中的应用，并介绍一些常用的机器学习方法和算法，并探讨机器学习在基因组拷贝数变异检测中的局限性和未来展望。
一、研究背景
基因组拷贝数变异（copynumbervariation,CNV）指的是基因组中的某些区域在数目上出现改变的现象，相应的区域可能包括基因、外显子、非编码RNA区域等，且这些变异可能都与种种遗传疾病和多种复杂疾病有关（ZamaniEsteki&Abbaszadegan,2015）。
然而，CNV的检测通常依靠昂贵的实验室技术如芯片分析和基因测序，因而很难应用于大规模的人群筛查。同时，由于总体CNV的数量很大，一些非结构化，不规则的CNV可以被错过，比如基因间的差异可视为间隔不均匀的CNV，部分多拷贝区的同源性对CNV检测的准确性以及计算成本产生挑战。
机器学习技术可以通过利用特征选择算法、分类算法和精细的模型优化方法来解决这些难点从而使CNV的检测变得更加准确、经济和高效。
二、机器学习的应用
传统的CNV检测方法主要是基于信号与噪声的统计分析。但是这些方法对于大样本和复杂数据的处理和抽象能力有限，缺乏可靠的预测模型。机器学习技术可以解决这些问题，并被广泛应用于CNV的检测和分析中。在基因组CNV的检测方面，机器学习算法可以分成分类算法和聚类算法（Cheng,Cheng,&Su,2017）。
1.分类算法
分类算法是将一组数据分成若干个类别的方法。对于CNV检测问题，常用的分类算法有支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。
SVM算法通过构建一个超平面将数据通过一种非线性方式分成两类，以此来区分正常和异常CNV。其优点在于能够处理高维数据，同时在小样本的情况下仍然可以分类精度高。
ANN算法是另一种可靠的分类方法。在ANN算法中，多个神经元被组合成多层结构的神经网络，以实现分类功能。这样的网络可以识别训练数据中的策略规律，例如CNV的特点，从而适应和识别新的数据，具有很高的敏感性和精度。
2.聚类算法
聚类算法是利用数据间的内部关系对数据进行聚类处理的方法。在CNV检测中，聚类算法可以将某些相似的CNV区域块进行分类。
常用的聚类算法有K-means聚类和分层聚类。其中，K-means聚类算法是通过固定数量的中心点来划分数据的最常用方法，并且其计算速度快。分层聚类是一种基于二叉树的算法，将相似的CNV区域放在相同的组内并构建一个聚类层次结构，从而在高维度数据的任务中可以进行有影响力的分类（Lindsay,Li,Zhou,&Pevzner,2019）。
三、机器学习应用的局限性
尽管机器学习在CNV检测方面大有作为，但是仍然存在一些限制。首先，机器学习算法的训练需要大规模的数据集，以构建一个更加准确的模型。然而很多类型的CNV，例如结构特异性CNV，包含太少的基因野外集，极可能被遗漏。其次，由于患者数据的隐私问题，我们没法收集来自不同地区和种族的足够数据集，也导致无法建立泛用性模型。此外，某些区域存在copynumberneutrallossofheterozygosity(cnLOH)，所以难以用copynumber变量来描述。
四、结论与未来方向
CNV检测对于标定基因组中的遗传疾病和解析多样化复杂疾病有着极其重要的意义。机器学习技术的应用可以提高CNV检测的效率和准确性，但还需要更多的实验验证和数据积累来优化其算法。除此之外，为了提高模型的准确性，我们需要找到新的从基因组中提取有价值特征的方法，探索更加优秀的算法，比如深度学习算法和组合模型。值得注意的是，除了对一般的基因组数据集，CNV检测在非典型染色体(如X、Y和线性外核)的敏感性，对算法的速度，计算成本和结果可视化的优化挑战是不可回避的未来方向。