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基于生物信息基因表达谱的乳腺癌转移基因标志物的分析研究: 2021年; 目的确定潜在和乳腺癌转移相关的基因标志物,并对其进行生存分析。方法使用基因表达综合数据库(GEO),筛选乳腺癌转移部位和非转移部位之间的差异表达基因(DEGs)。对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书途径富集(KEGG)分析,构建蛋白质-蛋白质交互(PPI)网络,并使用MCODE进行模块分析。然后,通过Kaplan-Meier工具对中枢基因进行总生存(OS)和远处无转移生存(DMFS)分析。通过GEPIA对基因和临床生存数据的相关性进行验证。结果本研究共获得295个DEGs,主要与细胞外分泌、粘着相关通路、细胞分裂相关。KEGG通路分析表明,重要的通路包括丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路、Rap1信号通路、细胞粘附分子(CAMs)、抗原加工和呈递。建立了具有280个节点和357个连接的蛋白-蛋白交互网络。从蛋白-蛋白交互网络中发现了10个模块。结论共筛选出20个基因作为枢纽基因,其中TYMS、SKA1、ADCY7的低表达和MX1的高表达与OS较差有关。POLR3H的低表达和CDCA8、ASE1、KIF14、MX1的高表达与较差的DMFS有关。POLR3H和PRC1可作为诊断乳腺癌转移或潜在药物靶标的新生物标志物。; 吴奇桥张树民郑婷婷刘娟胡永林登强戴梦婷孙菁; 关键词：乳腺癌生物信息学分析治疗药物

图谱方法实现DLBCL信息基因的提取与分类: 2019年; 对肿瘤信息基因的提取及基因表达谱数据的处理,是基因表达谱研究中至关重要的一步。基于图谱理论提出一种新的DLBCL信息基因提取方法。首先,对每一个基因在不同条件下的表达情况构图,使其便于利用图论知识挖掘规律;进而进行奇异值分解(SVD)获取图的谱信息,刻画出该基因的表达规律,根据图谱与理想模板的余弦夹角及距离的运算选取信息基因子集;最后,实验了两组公开数据集,实验结果验证了方法的可行性。; 左常玲夏百花; 关键词：肿瘤基因表达谱信息基因

基于一种集成的信息基因选择方法的乳腺肿瘤识别研究被引量：2: 2019年; [目的]探讨导致乳腺癌的可能致病基因及其生物学意义。[方法]基于国际上通用的乳腺癌公共测试集Breast-2 (79)数据库,提出了一种集成的决策信息因子(decision information factor,DIF)方法,以有效地选择出候选致病基因,并完成乳腺癌识别。基于R语言对原始基因数据做加权共表达网络分析以识别网络中的重要基因模块;使用DAVID软件对重要基因模块进行Pathway富集分析,验证是否具有统计学意义;使用DIF方法从具有统计学意义的重要基因模块中选择出2个候选致病基因;借助反空间稀疏表示分类模型完成乳腺癌识别。[结果]通过加权基因共表达网络得到3个基因模块,其中2个经Pathway富集分析检验具有统计学意义,在这两个模块上采用DIF基因选择方法选出的2个候选致病基因用于乳腺癌识别时,准确率达到71.07%,比信噪比(signal noise ratio,SNR)、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、组内与组间平方和比率(the ratio of between-groups to within-groups sum of squares,BW)的方法分别高出13.93%、11.19%和8.57%。[结论]该文提出的集成DIF基因选择方法得到的候选致病基因能有效识别乳腺癌,并具有明确的生物学意义。; 杨晓慧白欣宇乔江华陆寓非; 关键词：乳腺癌

基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择被引量：5: 2018年; 基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等特点。为了获得基因数量尽可能少而分类能力尽可能强的一组信息基因,提出一种基于对称不确定性和邻域粗糙集的肿瘤分类信息基因选择SUNRS方法。首先利用对称不确定性指标评估信息基因的重要度,以剔除大量无关和冗余基因,获取信息基因的候选子集;然后利用邻域粗糙集约简算法对信息基因候选子集进行寻优,获得信息基因的目标子集。实验结果表明,SUNRS方法能够用较少的信息基因获得更高的分类精度,从而既能改善算法的泛化性能,又能提高时间效率。; 叶明全叶明全伍长荣黄道斌胡学钢; 关键词：基因表达谱邻域粗糙集肿瘤分类

基于互信息的信息基因选择算法研究: 互信息是信息论中的重要概念，被用来度量两个随机变量之间的相关性。在信息基因选择中，以互信息理论为基础的最大信息系数（MIC）与最大相关最小冗余（mRMR）是特征选择中最具代表性的两种方法。针对肿瘤基因表达谱数据的小样本、...; 郭园园; 关键词：互信息基因表达谱

基于互信息基因调控网络构建及其在甲状腺肿瘤基因分析中应用的研究: 随着生命科学和计算机科学迅速的发展,使得生命科学和计算机科学相互结合形成一门新学科,即生物信息学。生物信息学通过研究生物信息的采集、处理、存储和传播等,分析和解释生物学秘密。然而要从系统的角度研究生物系统中的信息,研究生...; 李志然; 关键词：基因调控网络 RNA-SEQ; 文献传递

基于对称不确定性和SVM递归特征消除的信息基因选择方法被引量：14: 2017年; 基因表达谱中存在大量与肿瘤分类无关的基因,严重降低肿瘤诊断的准确率.基因表达谱还存在高维小样本、噪声大等问题,增加肿瘤诊断的难度.为了获取基因数量较少且分类能力较强的信息基因子集,文中提出基于对称不确定性(SU)和支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的信息基因选择方法.首先利用SU评估基因和类标签之间的相关性,根据SU定义近似马尔科夫毯,快速消除大量无关和冗余基因.然后利用SVM-RFE进一步剔除冗余基因,获取有效的信息基因子集.实验表明,文中方法可以在选取维数较少或相等的信息基因子集情况下获取较高的肿瘤分类性能.; 叶明全高凌云伍长荣万春圆; 关键词：基因选择支持向量机肿瘤分类

基于基因表达数据的信息基因选择研究: 癌症的治疗是全世界关注的焦点之一，由于癌症的复杂多变性使得癌症的治疗成为医学界的一大挑战。癌症的本质是由细胞内基因差异表达导致的一类基因疾病。DNA芯片技术是生物医学领域的一个重大突破，可以在一次实验中同时得到数以千计的...; 陈辉辉; 关键词：信息基因基因表达数据

基于R软件的Lasso回归在肿瘤信息基因选择中的应用被引量：5: 2016年; 如何从肿瘤基因表达谱成千上万个基因中提取与疾病相关的信息基因,已成为肿瘤分类问题的研究核心.该文介绍了Lasso回归,以公开的结肠癌数据集为分析对象,采用信噪比指标对基因排序过滤无关基因.然后利用R软件中求解Lasso的程序包msgps和glmnet进行降维,从而选择出信息基因.与前人研究结果比较,说明了Lasso回归的有效性.该文的算法利用R软件实现,代码公开,操作简单.; 徐庆娟杨彬彬; 关键词：基因表达谱基因选择 R软件

肿瘤信息基因选择与分类方法研究: 肿瘤是多基因与环境共同作用的结果,大规模基因表达谱技术的出现及其飞速发展为肿瘤研究提供了一种全新的技术平台。基于基因表达谱的数据挖掘对致病基因发现、肿瘤临床诊断、药物疗效判断和发病机理阐明等意义重大。肿瘤基因表达谱数据多...; 张红燕; 关键词：肿瘤基因表达谱支持向量机; 文献传递

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