【摘 要】
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目的 探讨急性髓系白血病(acute myelocytic leukemia,AML)不同融合基因的时间序列基因表达数据的网络差异,识别靶基因.方法 采用网络差异分析的方法,针对AML的不同融合基因
【机 构】
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山西医科大学卫生统计教研室,太原,030001“,”030001太原,山西医科大学卫生统计教研室“,”030001太原,重大疾病风险评估山西省重点实验室“,”MI48824东兰辛,美国密西根州立大学统
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目的 探讨急性髓系白血病(acute myelocytic leukemia,AML)不同融合基因的时间序列基因表达数据的网络差异,识别靶基因.方法 采用网络差异分析的方法,针对AML的不同融合基因相关的基因表达数据构建网络,对联合网络的全局属性进行统计分析,使用邻域相似性指数(CompNet neighbor similarity index,CNSI)分析不同融合基因对应的网络间的相似性,使用“fast-greedy”算法检测联合网络中的社区,最后识别枢纽基因.结果 通过网络差异分析确定了网络的相似性:NUP98-HOXA9-3 d和NUP98-HOXA9-8 d间的CNSI值为0.73,AMLl-ETO-6 h和PML-RARA-6 h间的CNSI值为0.25;并识别出了10个AML的枢纽基因,其中有7个已在文献中报道:TNF,VEGFA,EP300,EGF,CD44,PTGS2,SMAD3.结论 网络差异分析揭示了AML的基因表达的时间转化模式及网络中基因表达的异质性,为不同融合基因类型的AML治疗提供了靶基因.
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