基于互信息算法的抗前列腺癌药物重定位分析

摘要：

药物重定位研究不仅大大减少了新药开发的周期,还降低了经济成本,越来越受到医药界的重视.前列腺癌是世界上死亡率较高的癌症,近年来针对单个基因的研究不足以分析癌症的复杂发病机理.首先,应用R软件的互信息方法分析前列腺癌的基因表达数据并提取前列腺癌特征基因,得到从失联到关联状态下含有大量致病基因信息的特征基因.然后,通过cmap分析确定了几种治疗前列腺癌的药物.使用的基因表达数据来自TCGA,通过互信息分析算法发现了294条上调基因和362条下调基因.对这些特征基因进行cmap分析,发现了多种化合物对前列腺癌具有抑制作用,通过cmap负相关分数降序排列,得到了Thioridazine(硫利达嗪)、trichostatin A(曲古菌素A)等更可能对前列腺癌有抑制作用的药物.

关键词：药物重定位、前列腺癌、互信息、connectivity map

所属期刊栏目：37

分类号：O212;TP311(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61703290;辽宁省科技厅自然科学基金资助项目20180550133;辽宁省教育厅科学技术研究项目LQN201710

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37