一种基于网络功能模块划分的新策略用于癌症分期预测

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• 英文论文题名：A new strategy for cancer stages prediction based on functional modules partition of the network
• 论文作者：徐俊美 ; 敬闰宇 ; 柳媛 ; 谢凡凡 ; 文志宁 ; 李梦龙
• 英文论文作者：Junmei Xu ; R.Jing ; Y.Liu ; F.Xie ; Z.Wen ; M.Li ; Deparment of Chemistry ; Sichuan University
• 年：2016
• 作者机构：四川大学化学学院;
• 论文关键词：癌症 ; 基因 ; 模块 ; 预测
• 会议召开时间：2016-07-01
• 会议录名称：中国化学会第30届学术年会摘要集-第二十五分会：化学信息学与化学计量学
• 语种：中文
• 分类号：R730.43
• 学会代码：ZGHY
• 会议名称：中国化学会第30届学术年会-第二十五分会 ; 化学信息学与化学计量学
• 会议地点：中国辽宁大连
• 主办单位：中国化学会
• 学会名称：中国化学会
• 页数：1
• 文件大小：148k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

随着基因芯片技术和高通量测序技术的快速发展,基于海量基因数据的挖掘方法为深度探究癌症机理与分期预测提供了新的途径。本工作基于癌症病人的基因芯片表达值,通过构建基因相互作用网络来寻找特征基因,构建模型对病人的分期进行预测。首先,我们运用稀疏逆协方差矩阵来构建基因相互作用网络,通过网络拓扑结构分析寻找基因之间紧密连接的模块。为了确定密集模块对癌症的形成是否具有抑制或促进的作用,我们通过基因本体和通路富集两种分析方法来确定其功能特性,分析结果表明不同的模块行使特定的功能。然后我们对模块中的基因表达值进行层次聚类和Kaplan-Meier生存分析,发现与癌症相关功能模块中的基因可以更好地将不同分期的病人区分开来。最后我们把与癌症相关模块中的基因表达值作为特征,运用支持向量机和随机森林构建模型,根据对未知病人的临床分期的预测结果进行模型评估。本方法可实现对癌症病人临床分期的较好预测,对精准个性化治疗有积极推动作用。
The rapid development of microarray and high-throughput sequencing technology provide a new way to study cancers mechanism by mining the big data generated by it.Our study is aimed at selecting signature genes that could be used to predict the clinical stages of cancers.Gene interaction network is constructed based on the gene expression profiles by using sparse inverse covariance matrix,then we detect the modules formed by the densely connected genes from the gene interaction network.The modules perform specific functions in the cancers progression.The genes in functional modules are used as features,then we build models by using SVM(Support Vector Machine) and Random Forest to predict a new cancer's clinical stage.The predictive models that based on functional modules partition is helpful for the prognosis of cancers and could promote the precise treatment development.

引文

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