Motivering: Att förstå genetikens roll i sjukdomar är ett av de viktigaste målen för de biologiska vetenskaperna. Fullbordandet av Human Genome-projektet har lett till en snabb ökning av antalet publikationer på detta område. Men täckningen av kurerade databaser som ger information som manuellt extraheras ur litteraturen är begränsad. En annan utmaning är att bestämma sjukdomsrelaterade gener kräver mödosamma experiment. Att förutsäga goda kandidatgener innan experimentell analys kommer därför att spara tid och ansträngning. Vi inför ett automatiskt tillvägagångssätt baserat på textbrytning och nätverksanalys för att förutsäga gensjukdomsföreningar. Vi samlade en första uppsättning kända sjukdomsrelaterade gener och byggde ett interaktionsnätverk genom automatisk litteraturutvinning baserad på beroendetolkning och stöd för vektormaskiner. Vår hypotes är att de centrala generna i detta sjukdomsspecifika nätverk sannolikt är relaterade till sjukdomen. Vi använde graden, eigenvektorn, mellanhet och närhet centralitetsmått för att rangordna generna i nätverket. Resultat: Det föreslagna tillvägagångssättet kan användas för att extrahera kända och för att dra slutsatser om okända gensjukdomar. Vi utvärderade metoden för prostatacancer. Eigenvektor och grad centralitet uppnådde hög noggrannhet. Totalt 95% av de 20 bästa generna rankas av dessa metoder bekräftas vara relaterade till prostatacancer. Å andra sidan, mellanhet och närhet centralitet förutspådde fler gener vars relation till sjukdomen är för närvarande okänd och är kandidater för experimentella studier. Tillgänglighet: Ett webbaserat system för att bläddra i de sjukdomsspecifika geninteraktionsnätverken finns på: http://gin
Özgür et al föreslår en av de tidigaste metoder som utvinner sjukdomsgenassociation baserad på teknik för textbrytning och nätverksanalys. Hoppa över det.
Identifying gene-disease associations using centrality on a literature mined gene-interaction network
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}