公开(公告)号：CN109326316B

公开(公告)日：2020-10-09

申请号：CN201811087575.6

申请日：2018-09-18

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张阳 ,  赵毅 ,  王德华

IPC: G16B5/00

Abstract: 本发明提供了一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络研究方法，属于癌症的生物信息学分析技术领域，所述方法包括以下步骤：1)筛选癌症组织样本与正常组织样本的差异显著的SNP位点数据；2)用xgboost法分别分析癌症组织样本与正常组织样本获得差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据；3)以差异显著的SNP位点数据、基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据分别为一层，用最大信息系数法MIC分析两两之间的关联关系；4)获得由SNP位点‑基因表达数据‑miRNA数据‑蛋白质数据之间的多层网络关联关系。所述方法能准确分析肿瘤标志物。

公开(公告)号：CN109326316A

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201811087575.6

申请日：2018-09-18

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张阳 ,  赵毅 ,  王德华

IPC: G16B5/00

Abstract: 本发明提供了一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络研究方法，属于癌症的生物信息学分析技术领域，所述方法包括以下步骤：1)筛选癌症组织样本与正常组织样本的差异显著的SNP位点数据；2)用xgboost法分别分析癌症组织样本与正常组织样本获得差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据；3)以差异显著的SNP位点数据、基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据分别为一层，用最大信息系数法MIC分析两两之间的关联关系；4)获得由SNP位点-基因表达数据-miRNA数据-蛋白质数据之间的多层网络关联关系。所述方法能准确分析肿瘤标志物。