基于网络拓扑相似性预测潜在致病基因

• 作者: 朱扬扬 梁栋 鲁磊
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络结构 二部图 致病基因 拓扑相似性 OMIM数据库
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 化学与生命科学
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2017.05.016

摘要

相关疾病基因的发现和预测是人类基因组研究的重要目标.近些年,一些研究者通过基于网络结构的方法来解决这个难题.然而,大多数方法在推理过程中仅使用了局部的网络信息,并且仅限于推理单一基因的关联.并且这些方法很少考虑到疾病-基因关联网络的网络拓扑性.笔者提出一种改进的基于二部图网络结构推理(improved network-based inference)的计算方法.该方法基于已知的疾病基因网络拓扑相似性来发现更多潜在致病基因.文中使用的是OMIM数据库中的203种疾病的数据,通过留一交叉验证法验证实验,并获得了88.9％的AUC值.与文中提到的另外两种方法相比,该文方法能够有效地预测潜在致病基因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	153	1898	21.0	37.0
2	鲁磊	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0
3	朱扬扬	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0