结合GO体系信息与芯片数据构建肿瘤特征基因网络
强波
王正志
倪青山
1.国防科技大学,机电工程与自动化学院,长沙,4100732.国防科技大学,机电工程与自动化学院,长沙,4100733.国防科技大学,机电工程与自动化学院,长沙,410073
摘要：我们提出了一种新的肿瘤特征基因调控网络构建方法,首先用P-tree方法快速筛选肿瘤特征基因集;然后结合GO体系中对基因的注释信息与芯片数据信息对特征基因进行聚类;最后通过文献挖掘方法,以聚类获得的每个功能类中的基因为核心,建立肿瘤特征基因功能类网络模块.实验结果表明:本研究的方法明显提高了特征基因筛选速度,网络构建基于生物功能过程进一步细化,同时通过文献挖掘方法在网络中补充入大量与肿瘤特征基因发生直接或间接关系的基因,网络内容更加丰富与条理化.通过结合芯片数据,GO体系与相关文献中信息构建肿瘤特征基因调控网络能够构建更为细致、丰富,并针对具体调控过程的网络模块,为肿瘤的产生,发展与转移过程分析提供有效的指导.
关键词：GO体系芯片数据聚类特征基因调控网络功能类
分类号：R318(医用一般科学)Q811.4(仿生学)TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60835005)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 237-241 )
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