Autoria: RIBEIRO, I. M.; BORGES, C. C. H.; ARBEX, W. A.; SILVA, B. Z. da

Resumo: Interagdes epistdticas entre (SNPs) são responsdveis por doengas complexas como alguns tipos de câncer. Estudos de associação do genoma completo objetivam encontrar tais interagdes no gendtipo de uma populagdo para inferir os fatores de risco ou a predisposição do individuo a determinado fendtipo. Algumas doengas como cancer cervical, leucemia e diabetes do tipo 2 apresentam baixa herdabilidade, o que torna mais dificil a descoberta destas associações. Este artigo apresenta um algoritmo de programagio genética com inicializagio baseada em floresta randomica para identificar interações (SNP-SNP) quando hd baixa herdabilidade. O objetivo é selecionar os SNPs mais importantes e introduzi-los na populagdo inicial da PG. Bases de dados do tipo caso-controle foram simuladas com o software GAMETES variando a herdabilidade em 04, 03,02 e 0,1. Os experimentos comparam o algoritmo com e sem o método de inicializagdo e os resultados mostram que a utilizagdo da floresta randémica aumenta consideravelmente as chances de descoberta das interagdes entre os SNPs causais.

Ano de publicação: 2016

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Gado de Leite

Palavras-chave: Bioinformática, Floresta randômica, GWAS, Inteligência computacional, Programação genética