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目的 建立预测乳腺癌相关基因的新方法,为乳腺癌发病机制及治疗靶点的研究提供理论基础.方法 以基因在蛋白质相互作用网络中的拓扑参数为输入参数,支持向量机建模,预测乳腺癌相关基因,并进行生物功能富集分析.结果 采用10-折交叉验证评价模型,马氏相关系数和预测精度分别为0.800 9和0.895 1,模型预测精度良好.富集分析结果表明乳腺癌相关基因与某些生物过程与分子功能高度相关.结论 本文建立的新方法可有效预测乳腺癌相关基因,为其他疾病相关基因的预测提供了新的手段.

作者:周漩;李占潮

来源:广东药科大学学报 2018 年 34卷 3期

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作者:
周漩;李占潮
来源:
广东药科大学学报 2018 年 34卷 3期
标签:
乳腺癌 蛋白质相互作用网络 拓扑参数 支持向量机 breast cancer protein-protein interaction network topology feature support vector machine
目的 建立预测乳腺癌相关基因的新方法,为乳腺癌发病机制及治疗靶点的研究提供理论基础.方法 以基因在蛋白质相互作用网络中的拓扑参数为输入参数,支持向量机建模,预测乳腺癌相关基因,并进行生物功能富集分析.结果 采用10-折交叉验证评价模型,马氏相关系数和预测精度分别为0.800 9和0.895 1,模型预测精度良好.富集分析结果表明乳腺癌相关基因与某些生物过程与分子功能高度相关.结论 本文建立的新方法可有效预测乳腺癌相关基因,为其他疾病相关基因的预测提供了新的手段.