一种二进制癌症单驱动通路识别模型和算法
Binary cancer single-driver pathway identification model and algorithm
桂林理工大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室, 广西 桂林 541004
摘要
针对驱动通路识别的相关研究依赖传统生物实验方法，存在费时费力且经济成本高的问题，提出一种新的二进制癌症驱动通路识别方法PEA-BLMWS。首先，利用已有的基因表达数据，通过对比正常基因与突变基因表达量的差异，挖掘潜在的基因突变数据；其次，引入蛋白质相互作用网络数据，构建出一个改进的二进制线性最大权重子矩阵模型；最后，提出一种双亲协同进化算法求解该矩阵模型。在GBM（glioblastoma）和OVCA（ovarian cancer）数据集上的实验结果表明，相比于其他先进的Dendrix、CCA-NMWS和CGP-NCM识别方法，PEA-BLMWS识别的基因集中有更多基因富集在已知的信号通路中，未富集在信号通路中的基因也与癌症的发生密切相关，故该识别方法可作为一种驱动通路识别的有效工具。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62166014,62162019)
广西自然科学基金面上项目(2020GXNSFAA297255)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0497
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1728-1734
文章编号: 1001-3695(2024)06-018-1728-07
发布历史
[2024-02-02] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
张奕, 鲁贺. 一种二进制癌症单驱动通路识别模型和算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1728-1734. (Zhang Yi, Lu He. Binary cancer single-driver pathway identification model and algorithm [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1728-1734. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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