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文檔簡介
1、在21世紀(jì)信息時代的浪潮中,隨著高通量基因組技術(shù)的飛速發(fā)展,生物學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)出眾多文獻資料,很多文獻內(nèi)部存在著潛在語義,如果能有效的挖掘文獻中的潛在語義信息,對我們以后的生物學(xué)探索幫助很大。然而數(shù)據(jù)組織的異構(gòu)性和知識的不同表達形式對正確的解釋生物實驗結(jié)果提出了挑戰(zhàn),同義詞和多義詞在完整的整合和準(zhǔn)確的提取生物信息方面起到了極大的干擾作用。為了從文獻中挖掘基因之間的潛在關(guān)系,基于生物信息學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘理論的潛在語義分析技術(shù)迅速發(fā)展起來。本文首先
2、利用UMLS整合從T-HOD網(wǎng)站中提取的Ⅰ型糖尿病相關(guān)基因,然后運用交叉影響分析技術(shù)將基因合成基因組,最后在潛在語義分析方法中加入通路數(shù)據(jù)從而得到基因、基因組與疾病之間的相關(guān)程度,為疾病的預(yù)防、診斷、治療提供了必要的生物信息學(xué)參照,也為生物靶向制藥提供了實驗依據(jù)和研制方向。
實驗的數(shù)據(jù)來源于兩方面,一方面是經(jīng)過UMLS過濾的Ⅰ型糖尿病相關(guān)基因,另一方面是通路數(shù)據(jù)。UMLS是關(guān)于生物醫(yī)學(xué)與人類健康領(lǐng)域的知識數(shù)據(jù)庫,為生物醫(yī)學(xué)研究
3、者提供最新的專業(yè)術(shù)語及相關(guān)概念。UMLS主要的兩個功能是查詢生物術(shù)語,包括它的名稱,ID,語義類型,定義,相關(guān)概念等等,另一個功能是從文章中提取生物概念,這個過程主要運用了UMLS映射方法的核心——Metamap,文章摘要通過Metamap預(yù)處理,能夠準(zhǔn)確的提取出生物概念,即CUI(生物概念的ID),也可以添加選項選擇想要提取的術(shù)語的特征。通路數(shù)據(jù)是從iSubpathwayMiner系統(tǒng)中獲取的,作為可信信息參與到算法中,用來提高算法的
4、準(zhǔn)確性。iSubpathwayMiner系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)生物學(xué)資源,作為一種方便的接入點從公共數(shù)據(jù)庫收集生物通路信息。這里所有的數(shù)據(jù)獲取都是免費的。
在實驗中,通過參照通路數(shù)據(jù)的信息比較基因與疾病的關(guān)系排名,結(jié)果證明用潛在語義分析方法挖掘基因、基因組與疾病的相關(guān)度是合理的。接著將加入通路數(shù)據(jù)與未加入通路數(shù)據(jù)的結(jié)果進行對比,與疾病關(guān)系越大的基因相似性分?jǐn)?shù)增加的越多,結(jié)果證明加入通路數(shù)據(jù)可以提高實驗結(jié)果的準(zhǔn)確度。另外,從基因與疾病的關(guān)系
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