【摘 要】
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目的:识别肺癌疾病相关功能模块,对了解肺癌疾病的发病机制至关重要。方法:本文提出一个挖掘疾病相关功能模块的整合方法。采用包括正常和肺癌样本的微阵列数据,首先,应用ran
【机 构】
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哈尔滨医科大学基础医学院,哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272388),黑龙江省自然科学基金(F201237),黑龙江省研究生创新科研资金(YJSCX2012-209HLJ),黑龙江省卫生厅科研课题(2012-810)
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目的:识别肺癌疾病相关功能模块,对了解肺癌疾病的发病机制至关重要。方法:本文提出一个挖掘疾病相关功能模块的整合方法。采用包括正常和肺癌样本的微阵列数据,首先,应用rank-based方法构建基因共表达网络;其次,通过Qcut挖掘基因共表达模块;然后基于肺癌差异表达基因及基因模块功能一致性的联合测度,最终筛选出疾病相关功能模块。结果:研究发现,我们的方法获得7个显著疾病相关功能模块,经文献证实都与肺癌的发生发展有着密切的联系。进一步分析发现不仅能获得与传统方法功能一致的模块,而且还发现了传统方法没有获得的病
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