10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.012
基因调控网络中的癌症标记物预测方法
基于多组学的癌症标记物识别对癌症分子机制的研究具有重要的意义,但是当前大部分工作都是结合蛋白质相互作用数据进行的,故提出一种新型的基于多基因调控网络和多组学数据的研究方法,用于分析癌症的分子机制以及预测生物分子标记物.该方法首先整合多组学数据,以胃癌和食管癌为例,分别构建了胃癌和食管癌的癌症特异性网络;然后在这两个网络上进行加权共表达网络分析,采用层次聚类划分模块,计算模块的第一主成分和所有已知癌症标记物的关系,以此为据筛选出癌症特异的模块;最后再提取疾病特异的生物通路,使用相似性评估方法识别潜在的癌症标记物.实验结果表明,该方法预测的特异性模块具有功能特性,并且在模块内部使用皮尔逊相关系数法进行预测的结果更准确.
癌症、基因共表达网络、基因表达调控、多组学数据
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TP301(计算技术、计算机技术)
陕西省自然科学基金2017JM6038
2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
81-87
