【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物信息学领域，特别涉及利用计算机技术预测疾病潜在关联基因领域。
技术介绍
目前，随着生物技术、计算机技术及高通量技术的发展，各个领域积累了疾病相关的大量文献和数据，面对这些数据，需要采用有效方法从这些数据中找到最有意义的部分，预测疾病相关的基因，从而用于帮助疾病的治疗。深入挖掘复杂疾病的关联基因成为一项在疾病相关研究中的重要挑战，对于临床诊治具有重要的指导意义，而且大量已有研究表明如果能深入挖掘疾病关联基因潜在的知识，对于揭示疾病发病机理和生物学基础，对于促进诊断和防治疾病的手段，都将产生十分重要的理论和现实意义。 有关疾病关联基因的预测方法多种多样，本专利技术所涉及的主要有以下三个方面内容一是生物网络技术。复杂疾病一般是由多个遗传基因及环境因素共同交互作用而发生发展的，并且生物实体之间(如表型与基因型)没有简单对应关系，而是由多基因、多因素等共同作用的结果。因此，生物网络作为这种复杂关系的有效表达方式，越来越受到领域重视。目前，国内外均已开展了大量针对生物网络数据的研究工作，尽管生物网络在生物信息挖掘中具有重要的作用，但是生物网络没有方向性，没...
【技术保护点】
一种基于多源信息融合的疾病潜在关联基因的获取方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过基于非相关文献知识发现算法的疾病关联基因预测步骤获取第一关联基因集合；步骤2：通过基于功能相似性算法的疾病关联基因预测步骤获取第二关联基因集合；步骤3：通过基于回归预测模型算法的疾病关联基因预测步骤获取第三关联基因集合；步骤4：根据所述第一、第二和第三关联基因集合及在相应步骤下对基因的打分情况，对所述第一、第二和第三关联基因集合中的所有基因重新进行打分，得到最终的判决结果，取排名靠前的作为疾病的潜在关联基因。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高一波，陈迪，卢朋，陈琳，刘西，代文，宋江龙，温伟娜，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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