换一批基于多层网络控制的个体化癌症驱动基因识别方法
A Multiplex Network Control Method for Identifying Personalized Cancer Driver Genes
摘要目的 识别癌症驱动基因,特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因,对精准肿瘤学至关重要.考虑到肿瘤间的高度异质性,最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因.然而,这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控网络或蛋白质相互作用网络)中来识别癌症驱动基因,容易忽略不同网络所特有的重要相互作用信息.为了整合不同生物分子网络的相互作用数据,促进癌症驱动基因识别,迫切需要发展一种多层网络方法.方法 本文提出了一种多层网络控制方法(PDGMN),利用多层网络识别个体化癌症驱动基因.首先,利用基因表达数据构建针对个体病人的个体化多层网络,其中包括蛋白质相互作用层和基因相互关联层.然后,整合突变数据,对个体化多层网络中的节点进行加权.最后,设计了一种加权最小顶点覆盖集识别算法,找到个体化多层网络中的最优驱动节点集,以提高个体化癌症驱动基因的识别效果.结果 在三个TCGA癌症数据集上的实验结果表明,PDGMN在个体化驱动基因识别方面优于其他现有方法,并能有效识别个体病人的罕见癌症驱动基因.特别是,在不同生物分子网络上的实验结果表明,PDGMN能够捕获不同生物分子网络的独有特征,从而改进癌症驱动基因的识别结果.结论PDGMN能有效识别个体化癌症驱动基因,并从多层网络的视角,加深我们对癌症驱动基因识别的理解.本文所用的源代码和数据集可以从https://github.com/NWPU-903PR/PDGMN 获取.
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关键词
多层生物分子网络多层网络控制个体化癌症驱动基因个体化多层网络最小节点覆盖集multiplex biomolecular networksmultiplex network controlpersonalized cancer driver genessample-specific multiplex networkminimum vertex cover set
分类号
TP301
栏目名称
DOI
10.16476/j.pibb.2023.0392
发布时间
2024-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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