黑龙江省自然科学基金(D201116)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 相关作者：许艳孙红梅常志强张淑娟高斌更多>>
- 相关机构：哈尔滨医科大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省博士后基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 融合基因关系网和功能预测恶性胶质瘤基因方法研究被引量：1
- 2014年
- 目的:建立挖掘恶性胶质瘤候选基因的方法并进行系统分析。方法:结合恶性胶质瘤已知通路内基因和发生点突变和拷贝数改变的基因构建扩展基因关系网络,计算并分别寻找在网络中度和中心性得分高,脆弱性为正数的节点(基因),将满足一种或多种测度并与已知恶性胶质瘤基因共功能的基因作为恶性胶质瘤候选基因。最后,通过文献验证方法评价多种测度预测恶性胶质瘤基因的效能。结果:融合基因功能后,利用基因在网络中的度和脆弱性可识别大部分恶性胶质瘤基因,但利用中心性预测的结果较差;当将三个测度融合后,效能并没比单独使用脆弱性高。结论:融合基因功能关系和网络脆弱性是预测恶性胶质瘤基因的最佳测度。
- 孙红梅常志强张淑娟许艳
- 关键词：中心性恶性胶质瘤
- 基于CNV区域网络识别神经胶质瘤的重要功能区域
- 2013年
- 目的:基于基因拷贝数变异(CNV)区域网络识别神经胶质瘤的重要功能区域。方法:运用独特的计算样本的共相关性值的方法,使CNV数据与基因数据产生联系;基于蛋白质互作关系,在CNV区域与基因之间搭建桥梁,构建CNV区域网络;分析网络拓扑性质,识别出神经胶质瘤的重要功能CNV区域。结果:本文共识别出了11个与神经胶质瘤相关的候选重要功能CNV区域,通过功能注释和通路分析,确认了识别到的区域与神经胶质瘤有重要联系。结论:通过基因与表型之间的联系,利用已知表型基因在同源、功能、互作、结构域上的特征将CNV区域与基因联系起来,通过基因的功能可以了解到CNV区域的功能,对于疾病的预测和诊断有重要的意义。
- 严自创刘永晶高斌李菲菲张潇潇程新超许艳
- 关键词：神经胶质瘤
