融合生物网络拓扑特性的肿瘤放疗敏感基因信号识别方法

摘要：

肿瘤病人的辐射敏感性预测对于肿瘤的治愈具有重要意义。基于上述原因，文中提出融合生物网络拓扑特性的肿瘤放疗敏感基因信号识别方法。首先基于基因表达谱和肿瘤样本SF2存活之间的Spearman相关系数，初步估算每基因的辐射敏感度。然后根据目前已知的基因网络和蛋白质互作网络等生物网络的拓扑性质，利用随机行走算法进行校正。最后筛选辐射敏感基因，并以此为特征训练肿瘤样本SVM分类器。实验表明文中方法比现有常用的线性回归法和微阵列数据显著性分析法加有效，识别的辐射敏感基因有利于临床肿瘤性化放疗的施行。

关键词：辐射敏感性、组学数据、生物网络、辐射敏感基因

所属期刊栏目：29

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61402010,61374181;安徽省自然科学基金项目No.1408085MF133资助Supported by National Natural Science Foundation of China61402010,61374181;Natural Science Foundation of Anhui Prov-ince1408085MF133

在线出版日期：2017-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1057-1064