[發(fā)明專(zhuān)利]一種醫(yī)學(xué)信息排序方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310237666.4
• 申請(qǐng)日: 2013-06-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103279690A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 代濤;李姣
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06F19/24
• 分類(lèi)號(hào): G06F19/24
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是包括以下步驟：?

a、種子蛋白質(zhì)的選取：?

所述種子蛋白質(zhì)是指已知的與表現(xiàn)型相關(guān)的蛋白質(zhì)，或者是已知的與表現(xiàn)型相關(guān)的基因所編碼的蛋白質(zhì)；?

b、蛋白質(zhì)關(guān)系的置信度數(shù)據(jù)的獲得：?

整合通過(guò)不同的實(shí)驗(yàn)手段和數(shù)據(jù)挖掘方式獲取的數(shù)據(jù)，由不同方式獲取的蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系，其置信度也隨之不同，對(duì)不同方式獲得的蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系賦以0-1不同的分值s_i(p,q)，實(shí)驗(yàn)手段越可信，蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的置信度s_i(p,q)越高,計(jì)算方法的精度越高；?

c、計(jì)算一對(duì)蛋白質(zhì)(p,q)的相互作用融合置信度conf(p,q)：?

對(duì)于一對(duì)蛋白質(zhì)(p,q)的相互作用，它可能出現(xiàn)在不同的數(shù)據(jù)資源中，也可能出現(xiàn)在同一數(shù)據(jù)資源中標(biāo)有不同的獲取方式，其相互作用融合原則是：讓每個(gè)獨(dú)立的置信度均對(duì)融合后的置信度產(chǎn)生貢獻(xiàn)，且獨(dú)立的置信度越大，其所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)越大；?

e、相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)潛在標(biāo)志物的排序：?

給定種子基因集合R，即針對(duì)某表現(xiàn)型的基因的集合，按照設(shè)定的置信度區(qū)間，對(duì)其中的種子基因進(jìn)行近鄰擴(kuò)展，得到蛋白質(zhì)相互作用子網(wǎng)絡(luò)NET，它可視為表現(xiàn)型相關(guān)的蛋白質(zhì)相互作用子網(wǎng)絡(luò)，將NET中節(jié)點(diǎn)和邊按照其彼此連通與否分成多個(gè)孤島LAND，每個(gè)孤島是互相聯(lián)通的點(diǎn)和邊組成的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于孤島LAND中所包含的蛋白質(zhì)p，計(jì)算該蛋白質(zhì)在孤島網(wǎng)絡(luò)中的重要程度I_p，即用I_p來(lái)量度該蛋白質(zhì)與表現(xiàn)型的相關(guān)程度，并據(jù)此對(duì)孤島內(nèi)蛋白質(zhì)排序，計(jì)算原則是：遍歷孤島上所有節(jié)點(diǎn)，讓每個(gè)蛋白質(zhì)的融合置信度均對(duì)I_p產(chǎn)生貢獻(xiàn)，且蛋白質(zhì)的融合置信度越大，其所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)越大。?

2.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟a中，種子蛋白質(zhì)來(lái)源是：從美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書(shū)館的OMIM數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得表現(xiàn)型基因，然后通過(guò)映射得到表現(xiàn)型蛋白質(zhì)。?

3.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟a中，種子蛋白質(zhì)來(lái)源是：GeneCards、G2D、SWISS-PROT、Orthodisease、PhenomicDB、PhenoGO或PharmGKB。?

4.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟b中，蛋白質(zhì)關(guān)系的置信度數(shù)據(jù)的獲得是從HAPPI數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得。?

5.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟c中，利用公式1將其融合成最終的置信度得分conf(p,q)：?

其中，N表示不同數(shù)據(jù)資源和不同獲取方式的總數(shù)。?

6.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟c、e之間還有步驟d：對(duì)融合置信度從0到1分成2個(gè)以上連續(xù)區(qū)間：?

用PPIn+表示置信度在n等級(jí)和該等級(jí)以上的蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系，n為自然數(shù)序號(hào)，n越大表示蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的可靠性越大，蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的覆蓋率越小。?

7.一種如權(quán)利要求6所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟d中，對(duì)融合置信度從0到1分成5個(gè)連續(xù)區(qū)間：PPI5置信度取值[0.90,1)，PPI4置信度取值[0.75,0.9)，PPI3置信度取值[0.45,0.75)，PPI2置信度取值[0.25,0.45)，PPI1置信度取值[0,0.25)；用PPI4+，PPI3+，PPI2+，PPI1+分別表示置信度在該等級(jí)和該等級(jí)以上的蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系；從PPI5到PPI1+，蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的可靠性依次降低，蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的覆蓋率依次升高。?

8.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟e中，進(jìn)一步的，利用公式2，?計(jì)算該蛋白質(zhì)在表現(xiàn)型相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)中的重要程度I_p，?

其中，p和q表示孤島LAND中的兩個(gè)蛋白質(zhì)，若p和q發(fā)生相互作用，則N(p,q)=1，α為設(shè)定參數(shù)。?

9.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟e中，參數(shù)α＝2。?

10.一種如權(quán)利要求1所述的醫(yī)學(xué)信息排序方法，其特征是：在所述的步驟e中，參數(shù)α＝2，子網(wǎng)絡(luò)中所有蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系的置信度為1。?