基于网络拓扑的基因必需性计算机预测
基因组学
2007-09-27 v1 生物物理
摘要
鉴定对生存至关重要的基因对于理解细胞生命的最小需求以及药物设计具有重要意义。由于旨在构建特定生物体必需基因目录的实验研究耗时且费力，因此能够高精度预测基因必需性的计算方法将具有巨大价值。本文提出了一种名为 NTPGE（基于网络拓扑的基因必需性预测）的新型计算方法，该方法利用基因的网络拓扑特征来估计其必需性。NTPGE 的第一步是为给定生物体构建包含蛋白质物理相互作用、代谢相互作用和转录调控相互作用的整合分子网络。第二步是在感兴趣生物体的已知必需基因和非必需基因上训练基于决策树的机器学习算法，将这些基因的网络拓扑信息作为学习属性。最后，将生成的决策树分类器应用于该生物体的基因集，以估计每个基因的必需性。我们将 NTPGE 方法应用于发现大肠杆菌 (Escherichia coli) 中的必需基因，并评估了其性能。
引用
@article{arxiv.0709.4206,
title = {In silico network topology-based prediction of gene essentiality},
author = {Joao Paulo Muller da Silva and Marcio Luis Acencio and Jose Carlos Merino Mombach and Renata Vieira and Jose Guliherme Camargo da Silva and Ney Lemke and Marialva Sinigaglia},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.4206},
year = {2007}
}