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長庚大學 生物醫學研究所 蔡佩倩、葛明軒所指導 吳勻的 比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果 (2021),提出snps公司關鍵因素是什麼,來自於GWAS、SNP、機器學習、預測分類、CNN。

而第二篇論文中國醫藥大學 健康科技產業博士學位學程 黃俊瑩、趙蓓敏、詹前毅所指導 吳汶桀的 台灣婦女FADS基因多型性與二十二碳六烯酸(DHA)攝取對母乳中DHA比例的影響,及其於孕婦基因檢測與精準營養應用之開發 (2021),提出因為有 二十二碳六稀酸、魚類、單核苷酸多型性、FADS、母乳的重點而找出了 snps公司的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了snps公司,大家也想知道這些:

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12:08 - 10年債息大跌之謎
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比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果

為了解決snps公司的問題,作者吳勻 這樣論述:

機器學習在生物醫學領域中的醫學影像有不少成功的研究,特別是癌症檢測。然而基於基因體數據去發掘與疾病相關的單核苷酸多型性 (single nucleotide polymorphism, SNP) 的能力,尚未有系統性地評估機器學習是否優於傳統全基因組關聯性分析 (genome-wide association study, GWAS),一個原因是機器學習需要電腦內存來進行龐大的運算;另一個原因則是大多數SNP無法提供與疾病相關的訊息,導致機器必須從基因組上的低密度訊息中學習。為了解決這個問題,我們首先使用臺灣人體生物資料庫的Affymetrix genotyping array 6.0資料對

肥胖表型(病例樣本 = 1457人,對照樣本 = 7510人)進行全基因組關聯性分析,並使用邏輯斯迴歸校正性別、年齡和前十個主成分 (principal components, PCs)。接著為了克服機器學習的運算限制,我們使用GWAS篩選出的前1000個與肥胖顯著相關的SNP輸入六種不同的機器學習演算法:單純貝氏 (naïve bayes)、懲罰性邏輯迴歸 (penalized logistic regression)、支持向量機 (support vector machine, SVM)、極限梯度提升 (extreme gradient boosting)、隨機森林 (random for

est, RF)和深度神經網路 (deep neural network, DNN)。為了量化哪個結果較好,我們將每種模型的前100個最佳學習的SNP對應到它們的基因位置,計算基因所對應之蛋白質數量與蛋白質和蛋白質交互作用總數,並且假設模型越好就會識別出越多富含該疾病的蛋白質途徑。在對每種算法進行10倍交叉驗證後,發現與GWAS相比機器學習識別出更多的蛋白質和蛋白質-蛋白質交互作用,指出機器學習是有可能超越GWAS的。在最後一節中,我們建構了一個卷積神經網絡 (CNN) 與GWAS和隨機森林 (RF) 進行比較,以研究通過one hot encoding簡化基因數據後,機器學習是否可以有效地汲

取特徵。結果指出CNN可以汲取到特徵而做出高準確度的預測分類:最佳模型有相對低的test loss為0.332,準確度高達0.895。此外我們也發現CNN與RF皆具有很高的準確度,而挑選出來的高貢獻SNP則不盡相同。從這個結果我們可以知道,機器學習具有更快、更準確地分析基因組數據的潛力,可以應用於全基因組定序資料和疾病之間的關聯性研究。

台灣婦女FADS基因多型性與二十二碳六烯酸(DHA)攝取對母乳中DHA比例的影響,及其於孕婦基因檢測與精準營養應用之開發

為了解決snps公司的問題,作者吳汶桀 這樣論述:

主題一、台灣婦女FADS基因多型性與二十二碳六烯酸(DHA)攝取對母乳中DHA比例的影響(學校端 國際期刊)本研究的目標是確立台灣婦女體內FADS(Fatty acid desaturase)基因變異和飲食攝取如何影響母乳中二十二碳六烯酸(Docosahexaenoic acid;DHA)的比例。受試者選入標準包括:健康、20至40歲、足月產、有計畫要哺餵母乳一個月以及有計畫參與本研究的婦女。透過食物頻率問卷評估DHA的攝入量,並在產後3至4週期間收集母乳樣品並分析脂肪酸。依據完成本研究的164位母親的數據進行多元線性迴歸分析(Multiple linear regression),高遺傳風

險相較於低遺傳風險婦女(按rs1535和rs174448中的次要等位基因總數目是否  3來分層)其母乳DHA降低了0.28%(FA%);高DHA攝取量相較低DHA攝取量(DHA攝入量是否達到200 mg / d進行分層)其母乳升高0.45%。基因與飲食之間存在顯著的交互作用關係,低遺傳風險的母親,若有較高的DHA攝入量,便會有較高的母乳DHA比例,但對於具有高遺傳風險的母親,飲食的效果十分有限。因此,對於台灣婦女的FADS單核苷酸多型性,增加高DHA攝取量將無法改變高遺傳風險基因型女性中低的DHA比例,飲食的效果只對低遺傳風險基因型的人有益處。本試驗已於2019年2月12日於Clinical

Trials.gov完成回顧性註冊(No.NCT03842891,https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03842891)。主題二 開發孕產婦基因檢測與個人化飲食規劃之精準營養學應用平台(企業端 營運企劃書)高齡孕婦在現代社會中越來越常見,在台灣每三位懷孕婦女就有兩位年齡達30歲以上,其中高齡孕婦更容易有妊娠糖尿病、高血壓和早產等健康風險,然而,這些疾病往往與基因息息相關,例如:影響長鏈脂肪酸代謝的FADS(Fatty acid desaturase)基因。根據每個人的基因差異,營養素的需要量也有所不同,目前市面上的基因檢測產品或公司,僅提供消費者檢測的

結果,缺乏更進一步的個人化營養建議,使消費者檢測完後無所適從。本計畫專為高齡孕婦設計營養基因檢測晶片,並結合團隊營養師的專業知識,給予孕婦適合的營養衛教,幫助胎兒生長發育,此外,也能依據消費者的需求提供適合的個人化營養懷孕餐點。