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摘要:
目的乳腺癌类型和分级多样性导致其预后差别显著,探寻乳腺癌不同分级情况下的基因表达差异及调控关系能够为乳腺癌致病机制的发现提供重要依据。方法对不同分级下的乳腺癌基因表达数据利用快速独立成分分析( FastICA)方法提取特征基因,并结合人类蛋白质相互作用( PPI)数据选取目标基因。在此基础上,结合转录因子对靶基因调控的先验信息,利用网络成分分析( NCA)方法对与乳腺癌发病有密切关系的转录因子及其靶基因构建转录调控网络。结果筛选出的基因经过数据库验证与乳腺癌相关的占48.15%,构建的调控网络发现了多个转录因子及靶基因在不同分级情况下的活性变化趋势。结论 FastICA算法结合PPI数据提取目标基因的方法较为有效,通过NCA算法构建的转录调控网络为研究乳腺癌发生发展机制提供了新的方法。
内容分析
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文献信息
篇名 乳腺癌组织学分级下目标基因提取及转录调控网络构建
来源期刊 安徽医科大学学报 学科 生物学
关键词 乳腺癌 基因表达数据 快速独立成分分析 蛋白质相互作用数据 网络成分分析
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 基础医学研究
研究方向 页码范围 1365-1370
页数 6页 分类号 Q343.1
字数 5088字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孔薇 上海海事大学信息工程学院 30 46 3.0 4.0
2 杨旸 上海海事大学信息工程学院 10 28 4.0 5.0
3 李海燕 上海海事大学信息工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
乳腺癌
基因表达数据
快速独立成分分析
蛋白质相互作用数据
网络成分分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽医科大学学报
月刊
1000-1492
34-1065/R
大16开
合肥市梅山路安徽医科大学校内
26-36
1955
chi
出版文献量(篇)
7450
总下载数(次)
15
总被引数(次)
37040
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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