基于二元网络异步重启随机游走算法预测肺癌风险致病基因

• 作者: 张松瑶 张绍武
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 肺癌致病基因 重启随机游走 蛋白质作用网络 疾病表型网络 二元网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 33-44
• 页数: 12页
• 分类号: Q71|Q78
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1260.2015.40108

摘要

肺癌致病基因的发现及预测有助于认识肺癌的发生机理、诊断与防治,是人类基因组研究的重要目标.应用现有二元网络重启随机游走算法预测致病基因时,一般先在疾病表型网络、蛋白质作用网络及疾病-蛋白质二分图网络内随机游走一步,然后进行网络间跳转,这种策略不仅搜索效率较低,还可能遗漏蛋白质(或疾病)网络中的局部拓扑信息.鉴于此,作者提出一种二元网络异步重启游走(asynchronously random walk with restart,ARWRH)算法,构建疾病表型-蛋白质异构网络,深层次挖掘潜在肺癌风险致病基因.ARWRH算法首先在疾病表型网络、蛋白质作用网络及疾病表型-蛋白质二分图网络内随机游走不同步数,然后进行网络间跳转,迭代形成稳态概率向量,从而获得候选致病基因.仿真实验表明,ARWRH算法可有效预测肺癌潜在风险致病基因,多数预测结果获得了文献证据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍武		66	809	14.0	26.0
2	张松瑶		2	0	0.0	0.0