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基于知识融合策略构建双相障碍致病基因网络
引用本文:刘轲,赵虎,刘燕,饶绍奇.基于知识融合策略构建双相障碍致病基因网络[J].中山大学学报(医学科学版),2013,34(3):471-477.
作者姓名:刘轲  赵虎  刘燕  饶绍奇
作者单位:1. 中山大学中山医学院,广东广州,510080
2. 广东医学院公共卫生学院,广东东莞523808;中山大学公共卫生学院,广东广州510080
基金项目:国家自然科学基金(项目编号:30830104,31071166)广东省自然科学基金(项目编号:8251008901000007)广东省科技计划攻关项目(项目编号:2009A030301004)东莞市科技重点项目(项目编号:201108101015)广东医学院基金项目(项目编号:XG1001,XZ1105,STIF201122,JB1214)
摘    要:目的]提出基于知识融合策略构建基因网络方法,并应用于双相障碍相关的致病基因网络分析.方法]将Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC)提供的双相障碍全基因组单核苷酸多态(SNP)数据与人类蛋白质-蛋白质互作数据库对应的基因做交集.通过单体型全模型logistic回归模型检验获得经多重检验校正统计学显著的基因互作对子,并由此构建致病基因网络以及挖掘连通度显著高于理论分布的核心致病基因.结果]采用知识融合的方法,将数据维度从482 248个SNP位点降至98 157.经统计模型检验获得3 841个互作基因用于构建双相障碍致病基因网络,并挖掘出115个核心致病基因.其中,在连通度高于30的29个核心基因中,有12个重复了以前的报道(PRKCA,EGFR,ESR1,ATXN1,FYN,CREBBP,TP53,AKT1,CSNK2A1,DLG1,PTN和LYN),另外17个未被报道过的基因从其生物功能以及致病分子机制上看,可能是新的双相障碍易感基因(SMAD3,SRC,GRB2,PIK3R1,ZBTB 16,ABL1,APP,EP300,TGFBR1,SYK,YWHAZ,INSR,MAPK1,PRKCB,PRKCD,SMAD2和SVIL).结论]本文提出的基于蛋白质-蛋白质互作知识引导的基因网络构建方法是一种可靠的系统性分析方法,有助于全面地了解复杂疾病的分子网络机制和确立核心风险基因.

关 键 词:双相障碍  知识学习  蛋白质-蛋白质互作  全基因组关联  基因网络  核心风险基因

Construction of Responsible Gene Network for Bipolar Disorder by Using a Knowledge-integration-based Strategy
LIU Ke , ZHAO Hu , LIU Yan , RAO Shao-qi.Construction of Responsible Gene Network for Bipolar Disorder by Using a Knowledge-integration-based Strategy[J].Journal of Sun Yatsen University(Medical Sciences),2013,34(3):471-477.
Authors:LIU Ke  ZHAO Hu  LIU Yan  RAO Shao-qi
Abstract:
Keywords:bipolar disorder  knowledge fusion  protein-protein interaction  genome-wide association  gene network  hub genes
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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