目的对标准三联体亲子鉴定的非父排除率(PE)进行公式推导和实验验证。方法基于PE定义自行推导公式:PE=sum(P_i^2(1-P_i)~2)from i=1 to n+sum(P_iP_j(1-P_i)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(1-P_j)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(P_i+P...目的对标准三联体亲子鉴定的非父排除率(PE)进行公式推导和实验验证。方法基于PE定义自行推导公式:PE=sum(P_i^2(1-P_i)~2)from i=1 to n+sum(P_iP_j(1-P_i)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(1-P_j)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(P_i+P_j)(1-P_i-P_j)~2)from i<j to n。将该公式与前人报道的5个公式(1)^(5)进行对比,计算AGCU EX20系统19个常染色体STR基因座的PE值。根据1 000例单亲样本和1 000个无关个体样本设计真实实验,计算PE真实实验值。以随机模拟法产生1 000万对模拟亲母子和1 000万个随机个体,设计模拟实验计算PE模拟实验值。在19个基因座,统计各基因座的等位基因频率之和(S),将PE的公式值、真实实验值和模拟实验值进行对比。结果当S=1时,公式(1)、(2)、(5)、(6)计算结果完全一致,且符合真实和模拟双重实验验证。当S≠1时,公式(1)、(2)、(5)、(6)计算结果有较小误差。公式(3)、(4)的计算结果有较大误差。结论本研究推导的公式(6)与经典公式(1)、(2)、(5)均可用于标准三联体亲子鉴定。S值对PE公式计算有一定影响。展开更多
将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE...将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法.任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法.在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性.展开更多
文摘目的对标准三联体亲子鉴定的非父排除率(PE)进行公式推导和实验验证。方法基于PE定义自行推导公式:PE=sum(P_i^2(1-P_i)~2)from i=1 to n+sum(P_iP_j(1-P_i)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(1-P_j)~3)from i<j to n+sum(P_iP_j(P_i+P_j)(1-P_i-P_j)~2)from i<j to n。将该公式与前人报道的5个公式(1)^(5)进行对比,计算AGCU EX20系统19个常染色体STR基因座的PE值。根据1 000例单亲样本和1 000个无关个体样本设计真实实验,计算PE真实实验值。以随机模拟法产生1 000万对模拟亲母子和1 000万个随机个体,设计模拟实验计算PE模拟实验值。在19个基因座,统计各基因座的等位基因频率之和(S),将PE的公式值、真实实验值和模拟实验值进行对比。结果当S=1时,公式(1)、(2)、(5)、(6)计算结果完全一致,且符合真实和模拟双重实验验证。当S≠1时,公式(1)、(2)、(5)、(6)计算结果有较小误差。公式(3)、(4)的计算结果有较大误差。结论本研究推导的公式(6)与经典公式(1)、(2)、(5)均可用于标准三联体亲子鉴定。S值对PE公式计算有一定影响。
文摘将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法.任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法.在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性.
