GPEC: A Cytoscape plug-in for random walk-based gene prioritization and biomedical evidence collection

Ontology-based disease similarity network for disease gene prediction

“…This algorithm was used for disease gene prediction based on a homogeneous network of genes/proteins [22,24]. In which, the transition matrix W is defined as follows:…”

“…Moreover, the dominance of network-based methods is also because they are based on a principle of "disease module" (e.g., functionally similar genes are associated with similar phenotypes or diseases). Among methods solely based on gene/protein networks, a method using a random walk with restart (RWR) algorithm [22,24,25] is more dominant compared to other methods such as nearest neighbor, shortest path and clustering [26]. Because this algorithm calculates a global similarity among candidate and known disease genes on whole network and therefore not only genes directly connected to disease genes are considered, but also indirect ones.…”

Một Phương Pháp Cải Tiến Cho Bài Toán Xác Định Các Gen Liên Quan Đến Bệnh

“…Ngoài ra, các thuật toán ph biến trong phân tích mạng xã hội và mạng Web dùng để đánh giá tầm quan trọng tƣơng đối của nút nhƣ: HITS with priors, PageRank with priors, K-step Markov [7], RL_Rank [8] và ERIN [9] cũng đã đƣợc sử dụng cho bài toán phân hạng các gen ứng viên trên các mạng tƣơng tác gen/protein. Trong số các phƣơng pháp phân hạng gen dựa trên mạng, phƣơng pháp sử dụng thuật toán bƣớc ngẫu nhiên có quay lại RWR [10][11][12] đƣợc áp dụng ph biến hơn các phƣơng pháp khác vì thuật toán này xem xét toàn bộ các liên kết giữa các gen gây bệnh đã biết với các gen ứng viên trên mạng tƣơng tác gen/protein, bao gồm cả các tƣơng tác trực tiếp và gián tiếp. Không những đạt đƣợc hiệu quả cao trong bài toán phân hạng gen ứng viên liên quan đến bệnh, thuật toán này còn đƣợc sử dụng hiệu quả trong việc xác định các microRNA mới liên quan đến bệnh [13] cũng nhƣ các đích tác động mới của thuốc [14].…”

“…Khi áp dụng RWR cho bài toán phân hạng gen ứng viên dựa trên mạng [10,12], tập hợp các nút gốc S là các gen bệnh đã biết và các gen ứng viên là các gen còn lại trên mạng tƣơng tác gen/protein. Ma trận chuẩn hóa W' đƣợc xác định nhƣ sau:…”

“…Dựa trên kết quả phân hạng gen gây bệnh của [10][11][12] và [9], chúng tôi thiết lập giá trị các tham số  = 0.7 cho phƣơng pháp RWR và  = 10 -6 , f = 0.1 cho phƣơng pháp ERIN. Đối với mỗi phƣơng pháp, chúng tôi tiến hành vẽ đƣờng cong ROC và tính giá trị AUC trung bình cho tất cả 148 bệnh bằng cách tính các giá trị sensitivity và 1-specificity cho từng bệnh, sau đó tính giá trị sensitivity và 1-specificity trung bình của 148 bệnh tại các ngƣỡng .…”