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基于分子网络的疾病基因预测方法综述

发布时间:2018-07-29 07:48
【摘要】:疾病基因预测是揭示疾病作用机理、系统研究复杂疾病的关键环节。高通量生物实验技术的成熟,促进了基于分子网络的疾病基因预测方法的发展。基于"连接有罪"的生物学假设,疾病基因预测算法在生物网络中衡量候选基因与已知疾病基因的邻近性或相似性,以预测潜在的致病基因。该文将疾病基因预测方法归纳为3种:基于已知疾病基因信息的预测方法、融合表型相似性信息的预测方法以及融合多结果的预测方法,并对这3种方法的研究现状进行了综述,指出了现有研究成果的不足以及未来的研究方向。
[Abstract]:Disease gene prediction is the key to reveal the mechanism of disease and to study complex diseases systematically. The maturity of high throughput biological experiment technology promotes the development of disease gene prediction method based on molecular network. Based on the biological hypothesis of "linking guilt", disease gene prediction algorithm measures the proximity or similarity between candidate genes and known disease genes in biological networks to predict potential pathogenic genes. In this paper, there are three methods for predicting disease genes: one based on known disease gene information, one based on fusion of phenotypic similarity information, and one based on fusion of multiple results. The present research situation of these three methods is summarized, and the deficiency of the existing research results and the future research direction are pointed out.
【作者单位】: 陆军勤务学院数学教研室;
【基金】:国家自然科学基金(61372194,81260672) 重庆市研究生教改项目(yjg152017)
【分类号】:R440

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本文编号:2152004

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