基于功能一致性和网络拓扑属性预测冠心病致病基因

基于功能一致性利用蛋白质互作网络挖掘潜在的疾病致病基因,对于了解疾病致病机理和改进临床治疗至关重要．基于基因功能一致性和其在蛋白质互作网络中的拓扑属性将基因与疾病之间建立关联,对疾病风险位点内的基因进行了致病风险预测,并通过GO及KEGG功能富集分析方法进一步筛选,预测出新的致病基因．预测出了51个新的冠心病致病基因,分析发现大部分基因参与了冠心病的致病过程．为疾病基因的挖掘提出一个新的思路,从而有助于复杂疾病致病机理的研究．     

基于整合网络和联合策略预测心肌梗死的新致病基因

目的:基于整合网络和联合策略预测心肌梗死的新致病基因.方法:从系统生物学的角度,提出基于蛋白质亚细胞定位信息,构建区域化的蛋白质互作的整合网络;通过疾病风险基因与已知致病基因的功能一致性程度和互作相关性的强度联合筛选的新策略,预测心肌梗死的新致病基因.结果:预测出10个心肌梗死的新致病基因(CCL19、CCL25、COMP、CCL11、CCL7、F2、KLKB1、HTR6、ADRB1、BDKRB2),其中8个基因(CCL 19、CCL25、CCL11、CCL7、F2、KLKB1、ADRB1、BDKRB2)经文献证实与心肌梗死的发生发展有着密切的联系;另外2个基因(COMP、HTR6)尚需实验验证.结论:基于整合网络和联合策略预测出10个心肌梗死的新致病基因,此方法为探索复疾病的致病基因提供了新的思路,有助于阐明复杂疾病的致病机理.     

基于节点-模块置信度及局部模块度双重约束挖掘前列腺癌候选疾病模块

前列腺癌病因及发病机理研究有助于前列腺癌预防和治疗.目前,前列腺癌生化试验研究方法成本高、耗时,而基于网络计算方法容易受基因表达谱数据不完整、噪声高及实验样本数量少等约束.为此,本文提出一种基于节点-模块置信度及局部模块度的双重约束算法(命名为NMCOM),挖掘前列腺癌候选疾病模块.NMCOM算法不依赖基因表达谱数据,采用候选基因与致病表型之间一致性得分,候选基因与致病基因之间语义相似性得分融合排序策略,选取起始节点,并基于节点-模块置信度及局部模块度双重约束挖掘前列腺癌候选疾病模块.通过对挖掘出的模块进行富集分析,最终得到18个有显著意义的候选疾病基因模块.与单一打分排序方法及随机游走重开始方法相比,NMCOM融合排序策略的平均排名比小、AUC值大,且挖掘出结果明显优于其他模块挖掘算法,模块生物学意义显著.NMCOM算法不仅能准确有效地挖掘前列腺癌候选疾病模块,且可扩展挖掘其他疾病候选模块.     

基于致病基因网络模块性预测风险致病基因

相关疾病基因的发现和预测有助于认识疾病发生机理及该疾病的诊断与防治,是人类基因组研究的重要目标。临床表现重叠的疾病经常由同一功能模块中的一个或多个基因变异引起,且导致疾病表型相似的基因间经常发生直接或间接相互作用,也就是致病基因具有网络模块性。鉴于此,基于k近邻思想扩展异构网络游走RWRH算法中的初始游走概率向量,作者提出一种改进的异构网络随机游走KRWRH算法,在基因-表型异构网络中深层次挖掘潜在风险致病基因。KRWRH算法通过扩展种子集合构建起始概率向量,种子集合包含已知致病基因及其k近邻基因;然后在异构网络中随机游走,通过迭代形成稳态概率向量,从而获得候选致病基因。通过对孟德尔遗传在线数据库中的18种遗传疾病进行仿真验证,说明KRWRH算法可有效预测潜在风险致病基因。     

基于随机游走的风险致病基因预测研究进展

风险致病基因预测有助于揭示癌症等复杂疾病发生、发展机理,提高现有复杂疾病检测、预防及治疗水平,为药物设计提供靶标.全基因组关联分析(GWAS)和连锁分析等传统方法通常会产生数百种候选致病基因,采用生物实验方法进一步验证这些候选致病基因往往成本高、费时费力,而通过计算方法预测风险致病基因,并对其进行排序,可有效减少候选致病基因数量,帮助生物学家优化实验验证方案.鉴于目前随机游走算法在风险致病基因预测方面的卓越表现,本文从单元分子网络、多重分子网络和异构分子网络出发,对基于随机游走预测风险致病基因研究进展进行较全面的综述分析,讨论其所存在的计算问题,展望未来可能的研究方向.     

基于扩展起始节点和加权融合策略预测肺癌风险致病基因

肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致病基因预测算法(命名为AFMFSC),并在肺癌中验证算法有效性.首先,基于增广模糊测量思想,计算疾病表型近似基因间的增广功能相似得分,从中选出重要基因与致病基因作为扩展起始节点;其次,采用节点拓扑相似度转移矩阵及基因表达差异相关性转移矩阵,分别在蛋白质网络中重启随机游走,并将两种结果加权融合排序;最后,通过富集分析排名靠前基因,得到有显著意义的风险致病基因.AFMFSC算法预测的73个肺癌风险致病基因,均与肺癌发生、发展有密切联系,生物学意义显著.与其他排序算法相比,AFMFSC算法的Top 1%、Top 5%和AUC值比较大,平均排名和受拓扑特性偏差影响程度小;融合策略排名性能优于单一转移矩阵或普通邻接矩阵游走排名.AFMFSC算法不仅能准确有效地预测肺癌风险致病基因,而且可推广预测其他疾病风险致病基因,为探索癌症致病机理提供新视角及依据.     

基于人类信号网络和表达谱数据挖掘动脉粥样硬化相关模块

目的:动脉粥样硬化是一种高致死率的慢性炎症疾病,其发生和发展的机制尚不明确。本文基于人类信号网络和基因表达谱数据对动脉粥样硬化相关模块进行挖掘,以探究其在疾病发生发展中的作用机制。方法:结合人类信号网络和基因表达谱数据,设计显著差异模块筛选策略,通过功能分析,挖掘动脉粥样硬化相关模块,对动脉粥样硬化的致病机制进行研究。结果:基于网络模块的平均表达值改变量,采用两种随机方法,进行显著差异模块筛选,最终获得8个动脉粥样硬化相关的显著差异模块。结论:应用本文提出的整合筛选策略,能识别与动脉粥样硬化相关的模块,获得潜在的致病基因,并从外周血的基因表达改变来探究动脉粥样硬化致病机制,这对动脉粥样硬化的诊断、治疗以及发生发展机制的研究具有重要意义。     

Hi-C技术在三维基因组学和疾病致病机理研究中的应用

三维基因组学在基因组序列、基因结构及其调控元件的基础上对细胞核内的染色质的三维空间结构进行研究。染色体的空间交互作用是基因表达调控的重要因素,随着高通量染色体构象捕获(high-throughput chromosome conformation capture,Hi-C)技术及其衍生技术的出现和快速发展,借助Hi-C技术获取高通量三维基因组学数据,对基因表达调控等生物过程进行研究,已成为揭示细胞深层机制、阐明疾病致病机理的重要手段。本文在介绍三维基因组的发展历程和研究技术的基础上,重点总结了近年来Hi-C技术在多种疾病研究、特别是致病机理阐释方面的应用和成果,为深入理解三维基因组学在构建全局基因调控图谱、挖掘疾病致病机理方面的应用提供参考和借鉴。     

基于基因表达谱的疾病亚型特征基因挖掘方法

在本研究中,提出了一种基于基因表达谱的疾病亚型特征基因挖掘方法,该方法基于过滤后基因表达谱,融合无监督聚类识别疾病亚型技术和提出的衡量特征基因对疾病亚型鉴别能力的模式质量测度,以嵌入的方式实现特征基因挖掘。最后将提出的方法应用于40例结肠癌组织与22例正常结肠组织中2000个基因的表达谱实验数据,结果显示:提出的方法是一种可行的疾病亚型特征基因挖掘方法,方法的优势在于可并行实现疾病亚型划分和特征基因识别。     

从功能基因到生物学性状:大丽轮枝菌致病性形成的分子基础

大丽轮枝菌为典型的土传维管束病原真菌,针对其致病相关基因的挖掘与功能解析一直是植物病理学研究的热点.大丽轮枝菌具有定殖维管束、"毒素"致萎、形成微菌核、种群分化多元化等特征,这些性状最终支撑或决定了病原对寄主的致病性基础.从进化角度来说,功能基因决定生物学性状.截至目前,在大丽轮枝菌中已鉴定出上百个功能基因;但针对其与...     

Disease

This paper examines what it is for a condition to be a disease. It falls into two sections. In the first I examine the best existing account of disease (as proposed by Christopher Boorse) and argue that it must be rejected. In the second I outline a more acceptable account of disease. According to this account, by disease we mean a condition that it is a bad thing to have, that is such that we consider the afflicted person to have been unlucky, and that can potentially be medically treated. All three criteria must be fulfilled for a condition to be a disease. The criterion that for a condition to be a disease it must be a bad thing is required to distinguish the biologically different from the diseased. The claim that the sufferer must be unlucky is needed to distinguish diseases from conditions that are unpleasant but normal, for example teething. Finally, the claim that for a condition to be a disease it must be potentially medically treatable is needed to distinguish diseases from other types of misfortune, for example economic problems and legal problems.     

基于疾病本体的疾病相似性计算方法

疾病相似性研究对于复杂疾病发病机制的理解、诊断、预测和药物研发具有重要意义.最近,研究人员通过集成多种疾病术语库,构建了描述疾病关系的疾病本体(disease ontology,DO),这为从DO角度研究疾病相似性打下了基础.本文综述了基于DO及其注释信息的疾病相似性计算方法,探讨了疾病相似性计算存在的问题和挑战,为疾病相似性进一步的研究提供有益参考.     

Olfactory Functions in Parkinson's Disease and Alzheimer's Disease

The aim of this investigation was to compare olfactory functionsof patients suffering from Parkinson's disease (PD) and Alzheimer'sdisease (AD). Olfactory threshold, odor identification abilityand odor memory performance were assessed in 21 non-dementedPD patients and in 22 AD patients. Both patient groups wereimpaired in relation to an age-matched control group for themeasure of odor identification. AD patients showed a higherolfactory threshold and poorer odor memory performance. ChemSenses 22: 105–110, 1997.