目的 解决网络模块划分方法优选问题,并对划分结果进行功能解析和评价.方法 利用多种常用模块划分方法,包括MCLiQUE,Cluster one,NCMine,PEWCC,Fuzzifier cluster,Community cluster,Connected component cluster,MCL cluster,MCODE cluster,Spectral clusters of protein sequences和AP等,对冠心病基因网络进行模块划分,通过网络结构熵值计算进行评价,优选出一种方法进行划分模块.基于基因功能富集分析对模块的通路功能进行富集,并利用杰卡德相似指数分析方法,对模块与总网络的功能进行比较和分析.结果 用MCODE cluster方法划分出11个模块,网络熵值为4.33637,在几种方法中熵值最小,最适于冠心病基因网络模块的识别.基于基因功能富集分析和杰卡德相似指数分析方法,发现11个模块能涵盖冠心痛相关通路中的38条,覆盖率达到73.1％.其中,模块3,4和7能用较少的基因富集到较多的功能.结论 网络信息熵可以为模块划分方法的评价提供一种可行方案.划分后的模块可以代表原疾病网络的大部分功能,并在功能富集上有一定优势,对进一步简化和理解疾病网络具有实际意义.
作者：顾浩；陈寅萤；王朋倩；王忠
来源：中国药理学与毒理学杂志 2018 年 32卷 5期
