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ModuleNet: An R package on regulatory network building
  • ISSN号：1001-6538
  • 期刊名称：科学通报(英文版)
  • 时间：0
  • 页码：357-362
  • 语言：中文
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]华中科技大学湖北生物信息与分子成像重点实验室,武汉430074, [2]华为技术有限公司,广东深圳518129
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（90608020）;国家自然科学基金基础科学基金资助项目（J1103514）
  • 相关项目：人类遗传疾病相关基因的生物信息学分析与预测
作者： Luo, Qingming|Zhou, Yanhong|Zhou, Dao|He, Dong|
关键词： 疾病基因, 癌症, 蛋白质相互关系, 预测, disease gene , cancer, protein-protein interaction , prediction
中文摘要：

基于现有的蛋白质相互作用数据,提出利用邻居曲线方法来分析癌症基因产物在蛋白质相互作用网络中的中心度和聚集度,据此获取与癌症高度相关的候选致病基因。癌症基因大规模测试显示,有26%的目标基因在候选基因中排名前5%,90%的目标基因在候选基因中排名前50%,该方法能有效地识别癌症致病基因。

英文摘要：

By analyzing the topological features in PPIs（protein-protein interactions） network based on nearest neighbor search,this paper evaluated the possibilities of candidate genes to be cancer-causative genes.A large scale test shows that 26% and 90% target genes are at the top 5% and top 50% of the list prioritized,the approach can identify cancer genes with high performance

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