致病相关研究对于了解复杂疾病的发病机制,提高临床医学水平具有重要意义。本研究提出了一个生物信息学方案来分析与癌症相关的基因突变,并试图从蛋白质结构域-结构域相互作用网络中找出与疾病相关的潜在基因。本文采用中心性致死原则的五种措施进行潜在相关分析,并对基因的意义进行优先排序。以恶性黑色素瘤为例,进一步将该方法应用于KEGG通路分析。实验结果表明,共发现25个结构域,其中18个与恶性黑色素瘤具有较高的致病潜力。最后,开发了一个基于web的工具——人类癌症相关领域交互网络分析仪,对26种人类癌症的潜在致病基因进行排序,分析结果可以可视化并在线下载。

参考文献

PubMed