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J-GLOBAL ID:201702260148242921   整理番号:17A0142961

疾患遺伝子の同定のための統合遺伝子類似性ネットワークの構築【Powered by NICT】

Constructing an integrated gene similarity network for the identification of disease genes
著者 (6件):
資料名:
巻: 2016  号: BIBM  ページ: 1663-1668  発行年: 2016年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ヒト疾患に関与する新規遺伝子の発見困難な作業である。近年,いくつかの計算アプローチは,候補疾患遺伝子に優先順位をつけるために提案されている。これらの方法の大部分は,主に蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)ネットワークに基づいている。しかし,これらのPPIネットワークは偽陽性を含んでおり,既知のヒト遺伝子の半分以下をカバーするのみで,その信頼性と被覆率は非常に低かった。,複数のゲノムデータを融合する信頼できる遺伝子類似性ネットワークを構築し,全ゲノム規模での疾患遺伝子を推定する必要がある。,興味を疾患の原因遺伝子を推論するために,RWRBと名付けた新しい方法を提案した。最初に,ヒト遺伝子の多重ゲノムデータに基づき五個の遺伝子(蛋白質)類似性ネットワークを構築した。統合遺伝子類似性ネットワーク(IGSN)は,類似性ネットワーク融合(SNF)法に基づいて再構築した。最後に,表現型類似性ネットワーク,IGSNと同様に表現型遺伝子関連ネットワークを組み合わせた表現型遺伝子二分子層ネットワークに再開アルゴリズムを用いたランダムウォークは疾患遺伝子候補を優先順位付けした。推論表現型遺伝子関係におけるleave-one-out交差検証法によるRWRBの有効性を調べた。結果はRWRBが最も評価計量に最先端の方法よりもより正確であることを示した。更なる分析は,RWRBの成功はより広い被覆率と電流PPIネットワークと比較してより高い信頼性を持つIGSNから有利であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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分子・遺伝情報処理 

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