基于分子网络的疾病基因预测方法综述

• 作者: 林丽梅 赵静
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 疾病基因预测 异构网络 分子网络 表型相似性 多结果融合
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 复杂性科学
• 页码范围: 755-765
• 页数: 11页
• 分类号: TP301.6|O29
• 字数: 12058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.019

摘要

疾病基因预测是揭示疾病作用机理、系统研究复杂疾病的关键环节.高通量生物实验技术的成熟,促进了基于分子网络的疾病基因预测方法的发展.基于"连接有罪"的生物学假设,疾病基因预测算法在生物网络中衡量候选基因与已知疾病基因的邻近性或相似性,以预测潜在的致病基因.该文将疾病基因预测方法归纳为3种:基于已知疾病基因信息的预测方法、融合表型相似性信息的预测方法以及融合多结果的预测方法,并对这3种方法的研究现状进行了综述,指出了现有研究成果的不足以及未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵静	陆军勤务学院数学教研室	3	3	1.0	1.0
2	林丽梅	陆军勤务学院数学教研室	1	2	1.0	1.0