【摘 要】
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笔者获取了人类通路数据、TCGA(The Cancer Genome Atlas)中乳腺癌表达数据、mirTarBase和miRBase等数据库中用于实验验证的miRNA-mRNA靶向关系数据,通过整合生物网络的拓扑
【机 构】
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哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系
【基金项目】
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大庆市指导性科技计划项目(项目编号:zd-2016-141)
论文部分内容阅读
笔者获取了人类通路数据、TCGA(The Cancer Genome Atlas)中乳腺癌表达数据、mirTarBase和miRBase等数据库中用于实验验证的miRNA-mRNA靶向关系数据,通过整合生物网络的拓扑信息、miRNAs和基因表达的差异性以及miRNAs和基因的靶向互做关系,计算出每个miRNA介导的自通路的活性值,再从中筛选出活性较高的自通路作为癌症分子诊断的标志物,进而提出一种算法miDRW。实验证明,乳腺癌的数据内5倍交叉验证的AUC值可达0.9948,准确率达98.86%,明显高于单
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