使用QUIRE进行癌症诊断：信息特征之间的二次交互
摘要：基于可观察到的表达变化来识别与复杂人类疾病（包括癌症）相关的基因相互作用。然而，在全基因组范围内研究所有可能的基因特征组合相互作用在计算上是不可行的，因为搜索空间是指数级的。本文提出了一种新颖的计算方法 QUIRE，用于识别肿瘤诊断中具有区分度的基因特征的复杂相互作用。QUIRE工作分两个阶段，首先确定与疾病相关的功能性特征组，然后探索搜索空间，捕获所选的信息组中基因之间的组合关系。利用QUIRE，我们研究了三种不同类型的癌症，即肾细胞癌（RCC）、卵巢癌（OVC）和结直肠癌（CRC）中信息性基因特征的差异模式和相互作用。我们的实验结果表明，与其他先进的特征选择方法相比，QUIRE能更好地确定样本的不同癌症阶段，能更成功地预测CRC的复发和死亡。文献调查显示，QUIRE识别的许多相互作用在癌症的发展中起着重要作用。
作者：Salim Chowdhury, Yanjun Qi, Alex Stewart, Rachel Ostroff, Renqiang Min
论文ID：1302.3855
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2013-02-18