Sammanfattning Att hitta underliggande molekylära mekanismer för sjukdomar är en av de viktiga frågorna inom biomedicinsk forskning. Där förutsägelsen av nya sjukdomsassocierade gener är mestadels fokuserad. Många metoder har föreslagits baserade på biologiska nätverk och visat sig effektivt för problemet. Dessa nätverksbaserade metoder bygger vanligtvis på en "sjukdomsmodul" princip att funktionellt liknande gener är associerade med liknande fenotyper eller sjukdomar. Bland dessa kan metoder som enbart baseras på gen-/proteinnätverk endast utnyttja denna princip genom strukturella moduler i gen-/proteinnätverken. Samtidigt, andra bygger på integration av dessa nätverk med en sjukdom likhet nätverk bättre utnyttja principen och därmed resultera i högre förutsägelse prestanda. I dessa studier, sjukdom likhet nätverk extraheras från en sjukdom likhet matris som beräknades med hjälp av text mining tekniker på OMIM poster. Med tanke på att sjukdomar har nyligen väl kommenterats av mänsklig fenotyp ontologi (dvs. en kontrollerad ordförrådsdatabas) och semantiska likhetsåtgärder kan användas för att beräkna likheter mellan dem. Därför skulle det vara mer korrekt att bygga sjukdom likhet nätverk baserat på semantiska likhetsåtgärder på fenotyp onol- Experiment resultat visar att ontologi-baserade sjukdom likhet nätverk mycket förbättrar förutsägelsen prestanda jämfört med den som bygger på OMIM register, oavsett gen / protein nätverk. Dessutom visar vi förmåga hos vår metod att förutsäga nya Alzheimers sjukdom-associerade gener, där 19 av topp 100 rangordnade kandidatgener stöds med bevis från litteratur.
En ontologi-baserad sjukdom likhet nätverk beskrevs i REF för sjukdom gen förutsägelse baserat på semantiska likhet åtgärder på fenotyp ontologi databas.
Ontology-based disease similarity network for disease gene prediction
{'venue': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'journal': 'Vietnam Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}