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基于可变剪接紊乱的乳腺癌亚型预测分析

许鹏 王兵 方刚 石晓龙 刘文斌

引用本文: 许鹏, 王兵, 方刚, 石晓龙, 刘文斌. 基于可变剪接紊乱的乳腺癌亚型预测分析[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(6): 1348-1354. doi: 10.11999/JEIT190871 shu
Citation:  Peng XU, Bing WANG, Gang FANG, Xiaolong SHI, Wenbin LIU. Analysis of Breast Cancer Subtypes Prediction Based on Alternative Splicing Disorders[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2020, 42(6): 1348-1354. doi: 10.11999/JEIT190871 shu

基于可变剪接紊乱的乳腺癌亚型预测分析

    作者简介: 许鹏: 男,1986年生,博士后,研究方向为生物信息学;
    王兵: 男,1993年生,硕士生,研究方向为生物信息学;
    方刚: 男,1969年生,教授,研究方向为生物信息学;
    石晓龙: 男,1975年生,教授,研究方向为生物信息学;
    刘文斌: 男,1969年生,教授,研究方向为生物信息学
    通讯作者: 刘文斌,wbliu6910@126.com
  • 基金项目: 国家重点研发计划(2019YFA0706402);国家自然科学基金(61572367, 61573017, 61972107, 61972109)

摘要: 可变剪接与多种复杂疾病的发生、发展存在密切的联系,包括肿瘤在内的多种疾病的产生往往伴随着可变剪接的紊乱发生。现有的乳腺癌亚型分析主要是基于单个剪接异构体出发,缺少考虑亚型之间由于可变剪接紊乱造成剪接异构体在整体分布上的差异。因此该文提出了基于可变剪接紊乱的乳腺癌亚型预测方法,主要使用Jensen-Shannon(JS)散度来找寻亚型之间的可变剪接紊乱差异较大的基因,并构建反向传播(BP)神经网络模型对乳腺癌亚型进行分类。结果表明,该方法不仅能有效发现肿瘤异质性分子,在乳腺癌亚型分类方面也有较好的识别结果,其平均F1值达到0.89,且能为患者提供个性化乳腺癌亚型药物推荐。该文的研究将有效促进基于可变剪接紊乱的乳腺癌亚型研究的发展。

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文章相关
  • 通讯作者:  刘文斌, wbliu6910@126.com
  • 收稿日期:  2019-11-01
  • 录用日期:  2020-05-10
  • 网络出版日期:  2020-05-23
  • 刊出日期:  2020-06-01
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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