Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

MNMO:从基于多omics数据的多层网络中发现驱动基因.

Zheng Deng1,2, Jingli Wu1,2,3, Xiaorong Chen4

  • 1Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China.

Bioinformatics (Oxford, England)
|March 28, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

我们开发了MNMO,一种使用多omics数据识别癌症驱动基因的多层网络模型. 在识别癌症发育和进展至关重要的基因方面,MNMO的性能优于现有的方法.

相关实验视频

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Advances in Interleukin-2 Engineering and Delivery Systems for Cancer Immunotherapy.

ACS applied bio materials·2026
Same author

A Competitive Coevolution-based Cancer Driver Pathway Identification Algorithm for Maximizing Coverage, Mutual Exclusivity, and Subnet Importance.

IEEE transactions on computational biology and bioinformatics·2026
Same author

Data and knowledge-driven imaging biomarkers for lumbar aging and degenerative risk stratification monitoring.

NPJ digital medicine·2026
Same author

Environmental stress responses and climate vulnerability of Abies beshanzuensis: combined physiological and transcriptomic analysis.

BMC plant biology·2026
Same author

Cardiac Structural and Functional Evaluation Using a Heart Motion Correction Algorithm for Coronary Computed Tomography Angiography in Patients With High Heart Rates.

Reviews in cardiovascular medicine·2026
Same author

Correction: Alternative polyadenylation and metabolic profiling in young panicle development of hybrid rice and its parents.

Rice (New York, N.Y.)·2026
Same journal

conMItion: an R package adjusting confounding factors for associations in multi-omics.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same journal

SpaMFG: a Spatial Multi-omics Integration Method based on Feature Grouping.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same journal

CSCN: Inference of Cell-Specific Causal Networks Using Single-Cell RNA-Seq Data.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same journal

Sparse CCA-Based Mediation Analysis with High-Dimensional Exposures and Mediators.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same journal

Enhancing Cross-Context Generalization in Drug Perturbation Prediction with a Multimodal Conditional Diffusion Framework.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
Same journal

Primer Design through Submodular Function Estimation.

Bioinformatics (Oxford, England)·2026
查看所有相关文章

科学领域:

  • 基因组学就是基因组学.
  • 生物信息学是一种生物信息学.
  • 计算生物学 计算生物学

背景情况:

  • 癌症驱动基因的基因组变异使癌症成为公共卫生问题.
  • 识别驱动基因对于生物标志物发现和个性化癌症治疗至关重要.

研究的目的:

  • 提出一种新的预测方法,MNMO (多层网络模型),用于识别使用多omics数据的癌症驱动基因.
  • 根据现有的最先进的方法来评估MNMO的性能.

主要方法:

  • 构建了一个动态调整的四层网络,集成微RNA (miRNA) 和三种基因类型.
  • 开发并计算了三个分数 (控制能力,突变,网络),使用和平均值进行综合基因分数.
  • 在三个真实癌症数据集上验证了该方法.

主要成果:

  • 在大多数场景中,MNMO与六种最先进的方法相比,显示出更高的识别性能.
  • 由MNMO优先考虑的基因与基准数据更好地对齐,并且与癌症的发展和进展密切相关.
  • 扩展版本的MNMO进一步提高了性能,特别是用于识别组织特异性基因.

结论:

  • MNMO是一种有效的方法来识别癌症驱动基因.
  • 该模型集成多omics数据的能力为癌症研究提供了一个强大的方法.
  • 扩展的MNMO版本为组织特异性基因识别提供了增强的功能.