基于条件互信息的乳腺癌易感基因网络的构建和分析

摘要：

从与复杂疾病相关的基因上的单核苷酸多态性(SNPs)数据出发构建网络,可有效挖掘SNPs间相关性,进而实现疾病相关SNPs的定位.传统的相关性系数仅能度量SNPs间的线性关系,互信息可发掘非线性关系,但存在有偏估计,导致推断出的SNP网络错误率较高.因此,论文基于条件互信息(CMI)及最佳的CMI阈值,对彼此间CMI值大于阈值的SNPs进行连边,建立病例组和对照组SNP-SNP相互作用网络,并分析网络中节点拓扑特征属性,最终筛选出可能的致病SNPs.实验结果表明:论文方法能够快速准确地得到致病SNPs集合.

关键词：条件互信息、SNP-SNP相互作用网络、网络中心性、致病SNPs

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目编号,61572522,61873281

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2649-2653