För att bättre förutsäga och analysera genbindningar med insamling av fenotyper organiserade i en fenotyp ontologi, är det viktigt att effektivt modellera den hierarkiska strukturen bland fenotyperna i ontologin och utnyttja de glest kända associationerna med ytterligare utbildningsinformation. I detta dokument introducerar vi först Dual Label Propagation (DLP) för att införa konsekventa associationer med hela fenotype vägar för att förutsäga fenotype-gene föreningar i Human Phenotype Ontology (HPO). DLP används sedan som basmodell i ett ramverk för överföringslärande (tlDLP) för att införliva funktionella kommentarer i Gene Ontology (GO). Genom att samtidigt rekonstruera GO term-gene föreningar och HPO fenotyp-gen föreningar för alla gener i ett protein-protein interaktion nätverk, tLDLP drar nytta av de berikade träningsföreningar indirekt genom relation med GO termer. Resultat: I experimenten för att förutsäga sambanden mellan mänskliga gener och fenotyper i HPO baserat på humant protein-protein interaktion nätverk, både DLP och tLDLP förbättrade förutsägelsen av genbindningar med fenotyp vägar i HPO i korsvalidering och förutsägelsen av de senaste associationer som lagts till efter ögonblicksbild av träningsdata. Dessutom förbättrade överföringslärandet genom GO term-gene föreningar betydligt associationsprognoser för fenotyper utan mer specifika kända föreningar med stor marginal. Exempel visas också för att visa hur fenotyp vägar i fenotyp ontologi och överföring lärande med gen ontologi kan förbättra förutsägelser. Tillgänglighet och genomförande: Källkod finns på
Denna metod kallas tLDLP, stående för överföring lärande dual labelutbredning REF.
Transfer learning across ontologies for phenome‐genome association prediction
{'venue': None, 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}