本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點-模塊置信度及局部模塊度雙重約束挖掘前列腺癌候選疾病模塊　出處：《生物化學(xué)與生物物理進展》2015年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 前列腺癌 疾病模塊挖掘 候選基因排序 節(jié)點-模塊置信度 局部模塊度

【摘要】：前列腺癌病因及發(fā)病機理研究有助于前列腺癌預(yù)防和治療.目前,前列腺癌生化試驗研究方法成本高、耗時,而基于網(wǎng)絡(luò)計算方法容易受基因表達譜數(shù)據(jù)不完整、噪聲高及實驗樣本數(shù)量少等約束.為此,本文提出一種基于節(jié)點-模塊置信度及局部模塊度的雙重約束算法(命名為NMCOM),挖掘前列腺癌候選疾病模塊.NMCOM算法不依賴基因表達譜數(shù)據(jù),采用候選基因與致病表型之間一致性得分,候選基因與致病基因之間語義相似性得分融合排序策略,選取起始節(jié)點,并基于節(jié)點-模塊置信度及局部模塊度雙重約束挖掘前列腺癌候選疾病模塊.通過對挖掘出的模塊進行富集分析,最終得到18個有顯著意義的候選疾病基因模塊.與單一打分排序方法及隨機游走重開始方法相比,NMCOM融合排序策略的平均排名比小、AUC值大,且挖掘出結(jié)果明顯優(yōu)于其他模塊挖掘算法,模塊生物學(xué)意義顯著.NMCOM算法不僅能準確有效地挖掘前列腺癌候選疾病模塊,且可擴展挖掘其他疾病候選模塊.
[Abstract]:Studies on the etiology and pathogenesis of prostate cancer contribute to the prevention and treatment of prostate cancer. At present, the research methods of prostate cancer biochemistry test are expensive and time-consuming. However, the network-based computing method is prone to be constrained by incomplete data of gene expression spectrum, high noise and small number of experimental samples. This paper presents a dual constraint algorithm (named NMCOMs) based on node-module confidence and local modularity. Mining prostate cancer candidate disease module. NMCOM algorithm does not rely on gene expression profile data, using candidate gene and pathogenic phenotypic consistency score. The semantic similarity score between candidate gene and pathogenetic gene is fused to sort strategy and start node is selected. And based on the node-module confidence degree and local modular degree dual constraints mining prostate cancer candidate disease module. Through the enrichment analysis of the extracted module. Finally, 18 candidate gene modules with significant significance were obtained. Compared with single ranking method and random walk weight starting method, the average ranking of NMCOM fusion sequencing strategy was higher than that of small AUC. And the mining results are obviously better than other module mining algorithm, module biological significance is significant. NMCOM algorithm can not only accurately and effectively mining prostate cancer candidate disease module. And can be extended to mining other disease candidate modules.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院信息融合技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(91430111,61473232,61170134) 西南財經(jīng)大學(xué)“中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金-青年教師成長項目”(JBK150134)~~
【分類號】：R737.25
【正文快照】： 前列腺癌在許多西方國家是男性最常見的惡性腫瘤,占男性癌癥死因的第二位[1],僅2012年美國就有超過250萬的男性被診斷出患有前列腺癌[2].在我國,前列腺癌在男性泌尿、生殖系統(tǒng)惡性腫瘤中發(fā)病率已躍居第三位,成為一個不容忽視的問題[3].近年來,前列腺癌的醫(yī)療診斷和治療技術(shù)有

【參考文獻】

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1 雷秀娟;黃旭;吳爽;郭玲;;基于連接強度的PPI網(wǎng)絡(luò)蟻群優(yōu)化聚類算法[J];電子學(xué)報;2012年04期

2 趙丹;吳宏宇;韓一平;黃青山;李強;;在線肺癌病例數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建立[J];解放軍醫(yī)院管理雜志;2013年03期

3 張紹武;丁鵬;張庭赫;;基于邊、節(jié)點信息融合網(wǎng)絡(luò)社團挖掘算法的海洋微生物作用模式[J];科學(xué)通報;2013年Z2期

4 楊文;孫繼林;;GO在生物數(shù)據(jù)整合中的應(yīng)用[J];圖書情報工作;2008年11期

5 孫穎浩;我國前列腺癌的研究現(xiàn)狀[J];中華泌尿外科雜志;2004年02期

6 楊長俊;楊艷麗;吳莉莉;;Ⅳ型膠原和層粘連蛋白在前列腺良惡性疾病鑒別診斷中的應(yīng)用[J];中國誤診學(xué)雜志;2008年33期

【共引文獻】

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1 張舜欣;唐杰;楊敬春;徐麗;李巖密;;f/tPSA和PSAD在良性前列腺增生和前列腺癌中的診斷價值[J];北京醫(yī)學(xué);2008年05期

2 王利群;徐冶;金仁順;;EGFR及TGF-α在前列腺腺癌及前列腺上皮內(nèi)瘤組織中的表達及其臨床意義[J];吉林大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版);2012年02期

3 吳天浪;張培海;常德貴;張蜀武;曲曉偉;蔡劍;尤耀東;;人參胡核湯對人前列腺癌PC-3細胞周期的影響[J];成都中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報;2009年03期

4 王翠艷;朱向玉;王靜;張新娟;邱秀玲;魏煜龍;王光彬;;表觀擴散系數(shù)鑒別前列腺中央腺體癌和前列腺增生的價值[J];磁共振成像;2010年04期

5 李慶;謝江凌;曾家元;;42例經(jīng)直腸超聲引導(dǎo)下前列腺穿刺活檢的臨床價值[J];重慶醫(yī)學(xué);2010年23期

6 竇建國;王德林;;前列腺癌臨床各因素與預(yù)后的關(guān)系分析[J];重慶醫(yī)學(xué);2011年03期

7 陳維真;張勇;羅輝;;SAA與前列腺癌病理分級和臨床分期的關(guān)系[J];當代醫(yī)學(xué);2010年25期

8 賀松琴;侯建國;譚曉潔;常文軍;陳北川;曹廣文;;應(yīng)用基因芯片技術(shù)篩選前列腺癌轉(zhuǎn)移相關(guān)基因[J];第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報;2006年11期

9 周水根;孫穎浩;許傳亮;王建東;高建平;周曉軍;;啟動子甲基化導(dǎo)致人前列腺癌雄激素非依賴性細胞株P(guān)C-3中EphA1基因低表達[J];第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報;2009年08期

10 徐興興;常文軍;侯建國;徐丹楓;崔心剛;翟羽佳;王國萍;張宏偉;曹廣文;;GSTP1和RASSF1A基因多態(tài)性和環(huán)境因素與前列腺癌的相關(guān)性分析[J];第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報;2010年01期

相關(guān)會議論文 前5條

1 ;前列腺癌診斷治療指南[A];貴州省醫(yī)學(xué)會泌尿外科分會2006年學(xué)術(shù)年會論文匯編[C];2006年

2 張曉燕;龔新環(huán);乙芳;曹瑛;周春;張烙，

本文編號：1383271