蛋白質相互作用網絡中致病基因預測算法研究.pdf

1、預測致病基因對于疾病的預防、診斷和治療具有至關重要的作用。研宄致病基因及其相應疾病之間的關系已然成為系統(tǒng)生物學的重要課題?；虮磉_是通過DNA控制蛋白質的合成來實現(xiàn)的。隨著蛋白質相互作用數(shù)據日益豐富，從蛋白質相互作用網絡中預測致病基因成為生物信息學方面的研究熱點。
　　本文基于蛋白質相互作用網絡，分析了整個蛋白質相互作用網絡中的拓撲相似性，對疾病表型相似網絡以及已知的基因-表型關系進行了研宄，總結了現(xiàn)有的致病基因預測方法研宄成果，

2、并針對其中存在的不足，提出了有效的致病基因預測算法。
　　在現(xiàn)有的致病基因預測算法中，大部分都基于蛋白質相互作用網絡對候選的致病基因進行預測。本文提出了一種新的致病基因預測算法一RWRHN算法，通過計算蛋白質相互作用網絡的拓撲相似性，連接相似性高的基因重建網絡，然后融合疾病表型相似性網絡隨機游走預測致病基因。實驗結果表明，RWRHN算法比其他算法在預測候選致病基因中具備更好的穩(wěn)定性和精確度。由此說明結合蛋白質相互作用網絡的拓撲相似

3、性，對候選致病基因具有重要意義。
　　蛋白質相互作用網絡通常存在較高的假陽性和假陰性，為進一步提高預測致病基因的精確度，提出了一種基于可靠異構網絡的致病基因預測方法一MDTS算法。MDTS算法通過整合多種生物信息數(shù)據和網絡拓撲相似性重建蛋白質相互作用網絡，并融合疾病表型相似性網絡和基因-表型關系構建一個新的可靠的異構網絡，然后在這個網絡上進行隨機游走來預測候選致病基因。實驗結果表明，MDTS算法在交叉驗證指標中比其他方法有更多的成