李彦辉
- 作品数：11 被引量：12H指数：2
- 供职机构：电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学医药卫生更多>>
- 利用癌功能类从癌基因组突变谱中识别癌基因
- 2008年
- 从大规模癌样本基因突变扫查数据中识别癌基因具有重要的意义.一些重要功能的改变对于癌的发生发展是必需的,因此将它们定义为癌功能类,并从GO(Gene Ontology)中选择一组显著富集已知癌基因的细致功能类来代表它们.为了评价以癌相关功能类作为特征识别癌基因的效果,将已知的蛋白激酶癌基因定义为阳性金标准,而将其他的蛋白激酶基因定义为阴性金标准.结果表明,与利用选择压力作为特征的方法比较,利用癌相关功能类作为特征的方法可以更有效地识别癌基因.进一步结合癌相关功能类与基因非同义突变个数可以产生更可靠的预测结果.最后,将46个注释到癌相关功能类并且其非同义突变个数至少为3的蛋白激酶基因预测为癌基因,预测精确率达到0.42.
- 李彦辉郭政彭春芳刘庆马文财王靖姚晨张敏朱晶
- 关键词：突变谱癌基因GENEONTOLOGY蛋白质功能
- 通过功能特异的互作网络预测蛋白质功能
- 寻找所有蛋白质的细致功能是功能基因组学的一个长期研究目标。然而，目前的算法都将焦点放在功能完全未知的蛋白质上。事实上，很多已注释的蛋白质的功能知识非常粗糙，限制了它们的进一步应用。因此，寻找这些功能部分已知的蛋白质的细致...
- 李彦辉
- 关键词：蛋白质基因功能
- 文献传递
- 根据蛋白质互作网络预测前列腺癌相关蛋白质的细致功能
- 2008年
- 对于功能部分已知的前列腺癌相关蛋白质,提出了一种基于Gene Ontology的功能特异的子网构建方法来细化其功能注释。结果显示该方法能够以很高的精确率为前列腺癌相关蛋白质预测更为精细的功能。预测的相关蛋白质的功能对于指导实验研究前列腺癌的分子机制具有重要的价值。
- 李彦辉马文财郭政龚雪张敏姚晨王靖
- 关键词：前列腺癌蛋白质功能蛋白质互作网络GENEONTOLOGY
- 衰老基因和癌基因的特征分析与预测
- 衰老和癌是密切相关的生命现象：癌的发生率随衰老而上升。寻找衰老基因和癌基因是阐述两者关系的基础，也是当前该领域的重要工作。因为湿实验筛选衰老基因和癌基因非常费时费力，如何分析高通量生物技术产生的数据并发展算法来帮助生物学...
- 李彦辉
- 关键词：癌基因
- 结合蛋白质互作与基因表达谱信息大范围预测蛋白质的精细功能被引量：8
- 2006年
- GESTs(gene expression similarity and taxonomy similarity)是结合基因表达相似性和基因功能分类体系Gene Ontology(GO)中的功能概念相似性测度进行功能预测的新方法.将此预测算法推广应用于蛋白质互相作用数据,并提出了几种在蛋白质互作网络中为功能待测蛋白质筛选邻居的方法.与已有的其它蛋白质功能预测方法不同,新方法在学习过程中自动地从功能分类体系中的各个功能类中选择最合适的尽可能具体细致的功能类,利用注释于其相近功能类中的互作邻居蛋白质支持对此具体功能类的预测.使用MIPS提供的酵母蛋白质互作信息与一套基因表达谱数据,利用特别针对GO体系结构层次特点设计的3种测度,评价对GO知识体系中的生物过程分支进行蛋白质功能预测的效果.结果显示,利用文中的方法,可以大范围预测蛋白质的精细功能.此外,还利用此方法对2004年底Gene Ontology上未知功能的蛋白质进行预测,其中部分预测结果在2006年4月发布的SGD注释数据中已经得到了证实.
- 高磊李霞郭政朱明珠李彦辉饶绍奇
- 关键词：基因表达谱GENEONTOLOGY蛋白质功能
- 结合表达谱信息进行基因功能预测中样本不平衡处理
- 应用机器学习进行分类是基因功能预测的一种重要手段.但许多预测集中的阳性样本过少,会降低功能预测的效果.针对此问题本文对结合支持向量机(SVM)算法的几种常用非平衡数据分类方法进行实验比较.在此基础上提出通过加权修正投票的...
- 朱明珠郭政李彦辉李霞高磊刘帅
- 关键词：支持向量机基因表达谱
- 文献传递
- 基因功能预测问题中的样本不平衡处理被引量：5
- 2006年
- 应用机器学习进行分类是基因功能预测的一种重要手段。但是许多预测集中的阳性样本过少,会降低功能预测的效果。针对此问题,本研究对结合支持向量机(SVM)算法的几种常用非平衡数据分类方法进行实验比较,包括投票整合分类器和移动分类面等。在此基础上提出通过加权修正投票的整合策略,以提高预测效果。实验结果显示,结合多数类样本限数取样及整合思想的投票整合法预测效果优于移动分类面法,而在投票整合法基础上的加权修正整合方法在所有方法中获得更好更稳定的结果。
- 朱明珠郭政李霞刘帅李彦辉高磊
- 关键词：支持向量机基因表达谱不平衡
- Oligo基因芯片的异常值处理对有监督疾病分类的影响
- 2008年
- 基因芯片实验产生的表达谱数据中存在大量不合格的检测点,对异常值的不同处理,对于有监督疾病分类结果的影响很大。针对此问题,在Oligo芯片数据中,在表达水平层面,通常对检测值做最大值和最小值的预处理后,进行后续分析。本研究选取了四套Oligo芯片数据集,采用不同限定芯片数据中最大值和最小值的方法,考察支持向量机、K近邻、决策树三种分类器对分类疾病样本效能的影响程度。结果显示:Dudoit等限定最大值和最小值分别为16000和100是一种合理的策略,可以达到很好的分类效果。同时发现对于小于100的检测值较多的数据集,采用限定最小值为10的策略同样能得到很好的分类效果,并可以为后续分析保留更多的原始数据。因此,合理限制Oligo芯片中的异常值,对于提高疾病分型是一种较好的策略。进一步采用功能表达谱方法,构造反映功能结点中全部注释基因的总体表达状态的均值或中值指标,利用构建的功能表达谱进行分类分析。发现不同异常值的限定方法对基于功能表达谱进行分类得到的准确率的影响较小,可以获得较稳定的分类结果。
- 吕莹丽王栋郭政于梁梁李彦辉朱晶王晨光
- 关键词：基因表达谱
- 结合蛋白质互作与功能类的可分性预测蛋白质功能
- 2009年
- 当前蛋白质功能注释体系的欠完备性限制了生物学及医药研究的进一步发展和应用,有必要将基因本体功能知识体系(GO)的功能注释信息进一步深化,把蛋白质注释到GO中更具体的功能节点。为此,提出一种结合互作信息的新的预测策略,将酵母蛋白质准确地预测到更具体的功能类中。针对GO中的每个候选预测空间来构建分类器,并选用功能类分离性指标对候选预测空间进行评价,选出该指标大于一定阈值的候选预测空间,再将父节点中的蛋白质预测到子节点中。通过扩展深化预测的范围,可将预测空间一直上溯到根节点,对蛋白质功能进行深层预测,得到很好的预测结果。以上溯两层的预测空间为例,平均真阳性率和覆盖率分别达到94.02%和95.82%。
- 朱明珠高磊李彦辉马文才朱晶张敏郭政李霞
- 根据蛋白质互作网络预测乳腺癌相关蛋白质的细致功能被引量：2
- 2007年
- 乳腺癌是最为常见的恶性肿瘤之一。已有的关于乳腺癌相关蛋白质的功能注释比较宽泛,制约了乳腺癌的后续研究工作。对于已知部分功能的乳腺癌相关蛋白质,提出了一种结合Gene Ontology功能先验知识和蛋白质互作的方法,通过构建功能特异的局部相互作用网络来预测乳腺癌相关蛋白质的细致功能。结果显示该方法能够以很高的精确率为乳腺癌相关蛋白质预测更为精细的功能。预测的相关蛋白质的功能对于指导实验研究乳腺癌的分子机制具有重要的价值。
- 王靖李彦辉郭政朱晶马文财彭春方刘庆
- 关键词：乳腺癌蛋白质功能基因本体
