构建个体特异性异常指标探测复杂疾病网络临界点

• 作者: 王全迪 黄煜林
• 来源期刊: 计算生物学
• 学科: 教育
• 关键词: 复杂疾病网络 临界点 隐马尔科夫模型 个体特异性网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 59-69
• 页数: 11页
• 分类号: G6

摘要

探测复杂疾病临界点对疾病早期诊断至关重要,通过对高通量的生物分子数据的挖掘,本文提出一种结合个体特异性网络与隐马尔科夫模型的方法,构建个体特异性异常指标,以探测从相对健康期到疾病临界期的临界点。为验证该方法的有效性,将该方法分别应用在模拟数据集、肺部急性损伤数据、前列腺癌数据中,均成功在疾病恶性突变前找到其各自的临界点。信号基因的有效性和敏感性都通过生物功能分析得到了验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王全迪		10	39	3.0	6.0
2	黄煜林		1	0	0.0	0.0