복합 질환(complex disease)이란 다수의 유전자들이 상호작용하여 발병되는 질병을 말한다. 최근 GWAS(genome-wide association study)로 인해 수십만 개의 SNP들이 사용 가능하게 되었다. 그러나 SNP 정보의 양이 방대하여 모든 SNP 조합을 검토하는 방식은 계산 비용이 클 뿐 아니라 오버피팅의 위험이 따른다.
본 논문에서는 유의한 SNP 조합을 찾아내는 국소탐색 알고리즘인 SNPHarvester의 속도를 개선하고 평가함수를 상호정보량으로 대체하여 실험한다. 여러 특성을 나타내는 가상 데이터를 생성하여 실험하고 실제 데이터에 대해 실험한다. 기존 SNPHarvester와 비교해 속도 면에서 50% 정도의 향상을 보였고 평가함수 면에서는 기존 SNPHarvester의 와 동일한 성능을 보였다.
