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基于网络嵌入的癌症性状hub基因发现

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admin 发表于 2024-12-14 11:45 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于网络嵌入的癌症性状hub基因发现
摘要:研究影响癌症性状的hub基因时存在如下问题:仅关注强相关性基因进行基因信息处理,缺少对弱相关性基因和不同基因模块间共表达性的研究;仅采用度中心性判断hub基因进行分析基因网络,对蕴含数据挖掘不够全面.本文提出基因模块标签信息游走的图嵌入算法Gene2vec.选取合适软阈值,保留更多弱相关性的基因信息.联合不同种类但与性状高度正相关性的基因模块,构成基因模块共表达网络.针对传统加权基因共表达网络分析方法与图嵌入方法挖掘基因模块网络信息存在的问题,利用标签参数与其他参数调节基因模块网络中的随机游走过程,分析游走生成的节点序列以挖掘基因网络的信息.实验表明,Gene2vec在hub基因的检出率上优于其他算法,得到的hub基因在癌症性状中的基因表达量高于常用生物学方法得到的hub基因.

Abstract:Theresearchonhubgenesaffectingcancertraitshassuchproblems:onlyfocusingonstrongcorrelationgenesforgeneinformationprocessing,lackoftheco-expressionofweakcorrelationgenesanddifferentgenemodules;onlyusingdegreecentralitytojudgehubgenestoanalyzegenenetwork,notcomprehensiveenoughforimplicitdatamining.ThispaperproposesthegraphembeddingalgorithmGene2vecbasedoninformationwalkwithgenemodulelabel.Theappropriatesoftthresholdtoretainmoreweaklycorrelatedgeneinformationisselected.Thegenemoduleco-expressionnetworkisformedbycombiningdifferentkindsofgenemoduleswithhighpositivecorrelationtraits.Aimingtosolvetheproblemsofmininggenemodulenetworkinformationbytraditionalweightedgeneco-expressionnetworkanalysismethodandgraphembeddingmethod,thepaperadjusttherandomwalkprocessinthegenemodulenetworkbylabelparametersandotherparametersandanalyzethenodesequencegeneratedrandomwalktominethegenenetworkinformation.Experi-mentsshowthatGene2vecisbetterthanotheralgorithmsinthehubgene'sdetectionrate,andthehubgeneexpressionincancertraitsishigherthanthatofthehubgeneobtainedbycommonbiologicalmethods.

作者:初妍   戚书豪   张薇   王瀚麟   李松 Author:CHUYan   QIShu-hao   ZHANGWei   WANGHan-lin   LISong
作者单位:哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;黑龙江大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江哈尔滨150001
刊名:电子学报 ISTICEIPKU
Journal:ActaElectronicaSinica
年,卷(期):2023, 51(10)
分类号:TP3-0
关键词:hub基因  数据挖掘  信息游走  网络嵌入  加权基因共表达网络分析  
Keywords:hubgene  datamining  informationwalk  networkembedding  weightedgeneco-expressionnetworkanalysis  
机标分类号:
在线出版日期:2024年1月17日
基金项目:基于网络嵌入的癌症性状hub基因发现[
期刊论文]  电子学报--2023, 51(10)初妍  戚书豪  张薇  王瀚麟  李松研究影响癌症性状的hub基因时存在如下问题:仅关注强相关性基因进行基因信息处理,缺少对弱相关性基因和不同基因模块间共表达性的研究;仅采用度中心性判断hub基因进行分析基因网络,对蕴含数据挖掘不够全面.本文提出基因...参考文献和引证文献
参考文献
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