公开(公告)号：CN115019884B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202210524968.9

申请日：2022-05-13

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 李雄 ,  冯轩 ,  周娟 ,  刘立月 ,  刘翔宇

IPC: G16B20/20 ,  G16B5/00 ,  G16B20/40

Abstract: 本发明公开了一种融合多组学数据的网络标志物识别方法，该方法同时融合全基因组数据(单核苷酸多态性)、转录组(基因表达谱数据)以及蛋白组(蛋白质相互作用网络数据)，能够比较正常组与患者组之间基因相互作用网络的差异以识别网络标志物，这些网络标志物可能包含了潜在的致病基因。为验证该方法的有效性，将其应用识别阿尔茨海默症不同疾病进展期的网络标志物，结果表明该方法所提取的网络标志物具有较好的样本区分能力。

公开(公告)号：CN115019884A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210524968.9

申请日：2022-05-13

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 李雄 ,  冯轩 ,  周娟 ,  刘立月 ,  刘翔宇

IPC: G16B20/20 ,  G16B5/00 ,  G16B20/40

Abstract: 本发明公开了一种融合多组学数据的网络标志物识别方法，该方法同时融合全基因组数据(单核苷酸多态性)、转录组(基因表达谱数据)以及蛋白组(蛋白质相互作用网络数据)，能够比较正常组与患者组之间基因相互作用网络的差异以识别网络标志物，这些网络标志物可能包含了潜在的致病基因。为验证该方法的有效性，将其应用识别阿尔茨海默症不同疾病进展期的网络标志物，结果表明该方法所提取的网络标志物具有较好的样本区分能力。