Bakgrund: Omfattande biomedicinska studier har visat att kliniska och miljömässiga riskfaktorer kanske inte har tillräcklig prediktiv kraft för cancer prognos. Utvecklingen av högpresterande profileringstekniker gör det möjligt att kartlägga hela genomet och söka efter genomiska markörer med prediktiv kraft. Många befintliga studier antar utbytbarheten av geneffekter och ignorerar samordningen mellan dem. Vi använder det viktade samuttrycksnätverket för att beskriva samspelet mellan generna. Även om det finns flera olika sätt att definiera gennätverk, kan det vägda samuttrycksnätverket föredras på grund av sin beräknings enkelhet, tillfredsställande empiriska prestanda, och eftersom det inte kräver ytterligare biologiska experiment. För cancer prognosstudier med genuttryck mätningar, föreslår vi en ny markör urvalsmetod som kan korrekt införliva nätverksanslutning av gener. Vi analyserar sex prognosstudier om bröstcancer och lymfom. Vi anser att det föreslagna tillvägagångssättet kan identifiera gener som skiljer sig avsevärt från dem som använder alternativ. Vi söker i publicerad litteratur och finner att gener som identifierats med det föreslagna tillvägagångssättet är biologiskt meningsfulla. Dessutom har de bättre förutsägelseförmåga och reproducerbarhet än gener som identifierats med hjälp av alternativ. Slutsatser: Nätverket innehåller viktig information om genernas funktion. Att integrera nätverksstrukturen kan förbättra identifieringen av cancermarkörer.
I ett annat arbete, Ma et al. REF antog viktade samuttrycksnätverk för att beskriva samspelet mellan generna för cancerprognosen.
Incorporating gene co-expression network in identification of cancer prognosis markers
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}