论文摘要
药物重定位不仅减少了新药开发的周期,还能降低经济成本.本文针对抗乳腺癌药物重定位问题,首先将R软件中的信息熵和差异表达倍数Fold Change算法结合起来,针对乳腺癌的基因表达数据进行分析,并把信息量大的致病基因筛选出来作为乳腺癌特征基因,利用R软件的FC(差异表达倍数)算法得到2025条上调基因和2977条下调基因;然后对这些特征基因各筛选出200条具有显著信息的特征基因作为检索标签进行cmap分析;最后通过cmap负相关分数降序排列,分析确定几种可能对治疗乳腺癌有效的药物.与传统的提取特征基因方法相比,信息熵和Fold Change算法相结合能减少计算步骤和计算量,成本低、耗时少、准确度高.该方法有效可行.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郝逸凡,杨光
关键词: 药物重定位,乳腺癌,信息熵,差异表达倍数
来源: 生物数学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技
专业: 肿瘤学,计算机软件及计算机应用
单位: 沈阳师范大学数学与系统科学学院
分类号: R737.9;TP301.6
页码: 307-311
总页数: 5
文件大小: 315K
下载量: 35