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A Network Partition Algorithm for Mining Gene Functional Modules of Colon Cancer from DNA Microarray Data

机译:从DNA芯片数据中挖掘结肠癌基因功能模块的网络分区算法

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摘要

Computational analysis is essential for transforming the masses of microarray data into a mechanistic understanding of cancer. Here we present a method for finding gene functional modules of cancer from microarray data and have applied it to colon cancer. First, a colon cancer gene network and a normal colon tissue gene network were constructed using correlations between the genes. Then the modules that tended to have a homogeneous functional composition were identified by splitting up the network. Analysis of both networks revealed that they are scale-free. Comparison of the gene functional modules for colon cancer and normal tissues showed that the modules’ functions changed with their structures.
机译:计算分析对于将大量微阵列数据转化为对癌症的机械理解至关重要。在这里,我们提出了一种从微阵列数据中发现癌症的基因功能模块的方法,并将其应用于结肠癌。首先,利用基因之间的相关性构建了结肠癌基因网络和正常结肠组织基因网络。然后,通过拆分网络来识别趋向于具有均匀功能组成的模块。对这两个网络的分析表明,它们是无规模的。比较结肠癌和正常组织的基因功能模块,发现其功能随其结构而变化。

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