| 基于乒乓算法的复杂疾病标志物识别 |
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| 引用本文： | 吕鹏举,沈继红,郭 爽,蔡明霏,陈宇格.基于乒乓算法的复杂疾病标志物识别[J].现代生物医学进展,2018(9):1780-1784. |
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| 作者姓名： | 吕鹏举 沈继红 郭 爽 蔡明霏 陈宇格 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学自动化学院;哈尔滨医科大学大庆校区 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目（21371042） |
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| 摘 要： | 目的:生物标志物是标识系统、器官、组织等改变或可能发生改变的生化指标,具有非常广泛的临床应用。本文希望从高通量数据出发,提出一种新的研究复杂疾病标志物的方法。方法:以"组学"数据为研究对象,利用乒乓算法构建lnc RNA-mRNA交互网络,通过随机游走算法计算选出复杂疾病的生物标志物,并将其与t检验结果比较。结果:将本文方法运用于食管癌标志物的识别,得出与食管癌发生和发展过程相关的14个lnc RNA(CCAT1、MEG3、Snhg1、MALAT1、HOTAIR、UCA1、PVT1、CASC9、LOC100130476、TUG1、BC200、POU6F2-AS2、TP73-AS1和ZEB1-AS1)和12个mRNA(SPARC、CMTM7、Sph K1、NANOG、LOXL2、HMGCS2、FZD7、PTOV1、CADM1、CTHRC1、MGMT和RECK)。对比显示,识别出t检验未识别出的4个lnc RNA(BC200、POU6F2-AS2、TP73-AS1和ZEB1-AS1)和3个mRNA(CADM1、Sph K1和RECK)。结论:该方法能够更有效的预测复杂疾病相关的标志物。
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| 关 键 词： | 乒乓算法 生物标志物 复杂疾病 lncRNA-mRNA交互网络 |
| 收稿时间： | 2017/11/6 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/12/8 0:00:00 |
Identifying Biomarkers of Complex Diseases Based on Ping-Pong Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Ping-Pong Algorithm Biomarker Complex diseases mRNA-lncRNA interaction network |
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