基于人和小鼠的表型網絡模塊挖掘與對應預測人類疾病未知的致病基因
【文章頁數】:75 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2-1:同源基因功能差異性示意圖(引自Sjolander)(Sjolanderetal.,2011)
2011)圖1-2-1中定義了不同物種中的不同結構的同源基因的功能差異性,圖1-2-1-a中表示了四種同源domain(紅色、綠色、黃色、藍色)在六個不同物種(species1-species6)間的結構與形成的復雜蛋白。例如,六個物種間的紅色部分是通過各種同源序列算法計....
圖1-2-2:兩種本體結構的詞條相似性計算方法的比較(引自Wang等)(Wangetal.,2007)
種本體結構的詞條相似性計算方法的比較(引自Wetal.,2007)示,逆向傳播算法wangS與雙向算法DSVS對于圖A’,B’分別計算了詞條相似度,可以看到DSVS能節(jié)點之間的差別從而對其結構相似度進行區(qū)分,點都計算得到0.5575的相似度,DSVS能夠對在結更....
圖1-2-3疾病表型模塊與PPI網絡之間的相關性(引自Han)(Han,2015)
異引起的疾病表型異常,通常情況下往往是多個基因組成模塊的異常導致了疾病表型模塊的異常[32]。這里的疾病表型模塊指的一系列基于共表達、蛋相互作用、代謝pathway、進化限制等因素聚合在一起的疾病表型模塊[33[35]。其中,基于跨物種間的同源表型模塊進行研究,可以有效的發(fā)現由....
圖2-1-1MeSH詞表示意圖
圖2-1-1MeSH詞表示意圖如圖2-1-1所示,按照上述方法對圖中的每個詞條的計算其本體結構信息度得分為:1A01.378.800score,1A01.378.610score,1A01.378.100score,1A01.236.500score....
本文編號:3948206
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