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基于文本挖掘与功能相似性的疾病基因预测
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:Q343.1[生物学—遗传学] TP393[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]深圳信息职业技术学院电子通信技术系,深圳518029, [2]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
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(90608020);深圳信息职业技术学院博士创新基金资助项目(BC2009011)
中文摘要:

现有疾病基因预测方法大多利用致病基因的各类注释信息进行预测,但仍有很多疾病没有任何注释信息。针对该问题,提出一种基于文本挖掘与功能相似性的疾病基因预测方法,通过数据挖掘获取疾病的相关基因本体术语,利用功能相似性分析基因与疾病之间的相关程度,并根据该相关程度对所有候选基因进行排序,从而识别出致病基因。测试结果显示,该方法能有效预测没有已知功能注释的致病基因。

英文摘要:

Existing disease gene prediction methods mostly go on prediction by using various annotation information of disease gene, but there are many diseases without any known pathogenic genes or related function annotations. Aiming at this problem, this paper presents a disease gene prediction based on text mining and functional similarity. It obtains disease-related gene ontology terminology through the data mining, uses functional similarity to analyze related degree between genes and disease, sorts for all candidate genes according to the related degree to identify virulence genes. Test result shows that this method can predict virulence genes which have no known functional annotation.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139