基于最大信息系数的永久性房颤差异表达基因识别

摘要：

心房颤动是一种常见的、与年龄相关的心律失常,由其所导致的脑卒中具有高致残率和致死率.通过对高通量基因表达谱的分析,可以帮助理解心房颤动的生物学过程和功能紊乱机制,并发现相关致病基因.新型的非参数统计方法——最大信息系数,在探索双变量之间的关联方面具有独特的优点.利用该方法,发现差异与非差异基因表达值与样本表型之间的关联程度不同,构建差异表达基因识别方法.对永久性房颤基因表达谱GSE2240的分析,识别出41个差异表达基因,其中有14基因是已有工作未发现的新差异表达基因.信号通路和富集分析表明,这些差异表达基因与房颤高度相关.同时,对乳腺癌基因表达数据GSE24037的分析,进一步说明该方法在差异表达基因识别方面的有效性.最大信息系数的非参数特性与抗噪能力,使它非常适合于差异表达基因的识别.

关键词：最大信息系数、心房颤动、差异表达基因

所属期刊栏目：34

分类号：Q33(人工选择与自然选择)

资助基金：国家自然科学基金81171411

在线出版日期：2015-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：8-16