Identifieringen av gener som förutsäger cellcellens kemokänslighet in vitro av cancerceller är av stor betydelse. Kemokänslighetsrelaterade gener (CRG) har i stor utsträckning använts för att vägleda kliniska beslut och beslut om cancerkemoterapi. Dessutom, CRGs potentiellt dela funktionella egenskaper och nätverksfunktioner i protein interaktionsnätverk (PPIN). I denna studie föreslog vi en metod för att identifiera CRGs baserade på Gene Ontology (GO) och PPIN. För det första dokumenterade vi 150 par läkemedel-CCRG (kurerad kemokänslighet relaterad gen) från 492 publicerade tidningar. För det andra karakteriserade vi CCRGs ur GO:s och PPIN:s perspektiv. För det tredje prioriterade vi CRGs baserat på CCRGs GO och nätverksegenskaper. Slutligen utvärderade vi resultatet av den föreslagna metoden. Resultat: Vi fann att CCRG berikade GO termer var oftast relaterade till kemokänslighet och uppvisade högre likhet poäng jämfört med slumpmässigt utvalda gener. Dessutom spelade CCRGs viktiga roller för att upprätthålla konnektivitet och kontrollera informationsflödet för PPINs. Vi prioriterade sedan CRGs använder CCRG berikade GO termer och CCRG nätverk egenskaper för att få en databas av predikterade läkemedel-CRGs som inkluderade 53 CRGs, varav 32 har rapporterats påverka känsligheten för droger. Vår föreslagna metod identifierar ett större antal läkemedel-CCRGs, och drog-CCRGs är mycket mer signifikant berikad i förutsagda läkemedel-CRGs, jämfört med en metod baserad på korrelationen av genuttryck och läkemedelsaktivitet. Den genomsnittliga arean under ROC-kurvan (AUC) för vår metod är 65,2 %, medan den för den traditionella metoden är 55,2 %.
Till exempel Chen et al. I REF föreslogs en metod för att identifiera CRGs (kemokänslighetsrelaterade gener) baserade på GO (Gene Ontology) och PPIN (nätverk för proteininteraktion).
Systematically characterizing and prioritizing chemosensitivity related gene based on Gene Ontology and protein interaction network
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}