發(fā)布時(shí)間：2018-01-05 13:15

  本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點(diǎn)-模塊置信度及局部模塊度雙重約束挖掘前列腺癌候選疾病模塊　出處：《生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展》2015年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 前列腺癌 疾病模塊挖掘 候選基因排序 節(jié)點(diǎn)-模塊置信度 局部模塊度

【摘要】：前列腺癌病因及發(fā)病機(jī)理研究有助于前列腺癌預(yù)防和治療.目前,前列腺癌生化試驗(yàn)研究方法成本高、耗時(shí),而基于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法容易受基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)不完整、噪聲高及實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)量少等約束.為此,本文提出一種基于節(jié)點(diǎn)-模塊置信度及局部模塊度的雙重約束算法(命名為NMCOM),挖掘前列腺癌候選疾病模塊.NMCOM算法不依賴基因表達(dá)譜數(shù)據(jù),采用候選基因與致病表型之間一致性得分,候選基因與致病基因之間語(yǔ)義相似性得分融合排序策略,選取起始節(jié)點(diǎn),并基于節(jié)點(diǎn)-模塊置信度及局部模塊度雙重約束挖掘前列腺癌候選疾病模塊.通過(guò)對(duì)挖掘出的模塊進(jìn)行富集分析,最終得到18個(gè)有顯著意義的候選疾病基因模塊.與單一打分排序方法及隨機(jī)游走重開始方法相比,NMCOM融合排序策略的平均排名比小、AUC值大,且挖掘出結(jié)果明顯優(yōu)于其他模塊挖掘算法,模塊生物學(xué)意義顯著.NMCOM算法不僅能準(zhǔn)確有效地挖掘前列腺癌候選疾病模塊,且可擴(kuò)展挖掘其他疾病候選模塊.
[Abstract]:Studies on the etiology and pathogenesis of prostate cancer contribute to the prevention and treatment of prostate cancer. At present, the research methods of prostate cancer biochemistry test are expensive and time-consuming. However, the network-based computing method is prone to be constrained by incomplete data of gene expression spectrum, high noise and small number of experimental samples. This paper presents a dual constraint algorithm (named NMCOMs) based on node-module confidence and local modularity. Mining prostate cancer candidate disease module. NMCOM algorithm does not rely on gene expression profile data, using candidate gene and pathogenic phenotypic consistency score. The semantic similarity score between candidate gene and pathogenetic gene is fused to sort strategy and start node is selected. And based on the node-module confidence degree and local modular degree dual constraints mining prostate cancer candidate disease module. Through the enrichment analysis of the extracted module. Finally, 18 candidate gene modules with significant significance were obtained. Compared with single ranking method and random walk weight starting method, the average ranking of NMCOM fusion sequencing strategy was higher than that of small AUC. And the mining results are obviously better than other module mining algorithm, module biological significance is significant. NMCOM algorithm can not only accurately and effectively mining prostate cancer candidate disease module. And can be extended to mining other disease candidate modules.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院信息融合技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(91430111,61473232,61170134) 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)“中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金-青年教師成長(zhǎng)項(xiàng)目”(JBK150134)~~
【分類號(hào)】：R737.25
【正文快照】： 前列腺癌在許多西方國(guó)家是男性最常見(jiàn)的惡性腫瘤,占男性癌癥死因的第二位[1],僅2012年美國(guó)就有超過(guò)250萬(wàn)的男性被診斷出患有前列腺癌[2].在我國(guó),前列腺癌在男性泌尿、生殖系統(tǒng)惡性腫瘤中發(fā)病率已躍居第三位,成為一個(gè)不容忽視的問(wèn)題[3].近年來(lái),前列腺癌的醫(yī)療診斷和治療技術(shù)有

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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2 張曉燕;龔新環(huán);乙芳;曹瑛;周春;張烙，

本文編號(hào)：1383271