Pinpointing gener som ligger till grund för mänskliga ärftliga sjukdomar bland kandidatgener i känslighet genetiska regioner är det primära steget mot förståelse av patogenesen av sjukdomar. Även om flera probabilistiska modeller har föreslagits för att prioritera kandidatgener med hjälp av fenotyp likheter och protein-protein interaktioner, har inga kombinatoriska metoder föreslagits i litteraturen. Vi föreslår den första kombinatoriska metoden för att prioritera kandidatgener. Vi bygger först ett fenomen-interactome nätverk genom att integrera den givna fenotyp likhet profil, protein-protein interaktion nätverk och samband mellan sjukdomar och gener. Sedan introducerar vi en beräkningsmetod som kallas MAXIF för att maximera informationsflödet i detta nätverk för att avslöja gener som ligger till grund för sjukdomar. Vi demonstrerar effektiviteten av denna metod i att prioritera kandidatgener genom en serie av korsvalidering experiment, och vi visar möjligheten att använda denna metod för att identifiera sjukdomar med vilka en frågegen kan vara associerad. Vi demonstrerar konkurrenskraften hos vår metod genom en jämförelse med två befintliga state-of-the-art metoder, och vi analyserar robustheten i vår metod med avseende på de parametrar som är inblandade. Som exempel applicerar vi vår metod för att förutsäga förargener i 50 copy number aberration regioner av melanom. Vår metod kan inte bara identifiera flera förargener som har rapporterats i litteraturen, den kastar också några nya biologiska insikter om förståelsen av modulär egenskap och transkriptionell reglering av dessa förargener.
MAXIF REF maximerar informationsflödet i fenom-genome associationsnätverket för att identifiera sjunkgener för en källa fenotyp.
Uncover disease genes by maximizing information flow in the phenome-interactome network
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}