基于信息传播的致病基因识别研究

摘要：

基因在生命科学领域的研究中占据着重要地位,而致病基因则是关键重心之一.对致病基因的精准识别可以揭示疾病在分子层面的发病机制,为疾病的预防、诊断及治疗等多个阶段提供强力支撑.准确识别致病基因的关键在于给出基因之间的相似性度量.文中利用复杂网络对生物系统进行建模,并提出了一种带有耗散机制的多源头重启随机游走模型DRWMR来度量基因之间的功能相似程度.首先基于NCBI等生物数据库构建人类基因相互作用网络,并在KEGG的疾病-基因关联数据集上开展实验对已知致病基因进行识别.与SP,RWR和PRINCE 3种现有模型进行对比,DRWMR准确预测了581种疾病中的156种,而其余模型平均正确预测了121.3种,DRWMR的平均预测分数相比其余模型的预测分数均值高出9.46％.最后使用所提模型预测哮喘、血友病和PEHO综合征的潜在致病基因,预测结果均在文献或数据库中找到了理论或实验支持.

关键词：生物信息学;复杂网络;信息传播;基因功能预测

所属期刊栏目：49

分类号：R319;O29(医用一般科学)

资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目;国家自然科学基金;民机项目

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：264-270