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基于蛋白质相互作用网络的高容错乳腺癌疾病基因挖掘算法的中期报告
一、研究背景和目的
乳腺癌是妇女常见的恶性肿瘤之一,其发生率和死亡率在全球范围内都处于较高水平。虽然目前对乳腺癌的研究已经取得了一定的成果,但是其治疗和预防仍然面临着许多挑战。因此,针对乳腺癌疾病的基因挖掘具有重要的临床和科学意义。本研究旨在基于蛋白质相互作用网络,提出一种高容错性的乳腺癌疾病基因挖掘算法,为乳腺癌的治疗和预防提供新的思路和方法。
二、研究方法和步骤
1. 数据集获取和预处理
从公共数据库中获取乳腺癌相关的基因数据集,并进行数据清洗和归一化处理,去除掉不符合条件的基因和冗余信息。
2. 构建蛋白质相互作用网络
将清洗后的基因数据导入到蛋白质相互作用网络中,利用图论和网络分析方法对网络中的节点和边进行统计和分析,找出网络中具有重要性和影响力的节点,作为疾病基因的候选集。
3. 容错性分析和挖掘算法设计
对蛋白质相互作用网络进行容错性分析和测试,找出网络中的关键节点和边,并设计出一种基于高容错性的疾病基因挖掘算法,通过模拟和优化算法流程,不断挖掘出具有高置信度和相关性的疾病基因集合。
4. 算法实现和实验验证
在计算机仿真平台上实现所设计的算法,并进行多组实验验证,比较算法的性能和效果,找出最优方案,最终得到一组具有高置信度和相关性的乳腺癌疾病基因集合。
三、研究进展和展望
目前,我们已经完成了蛋白质相互作用网络的构建和容错性分析,并开始设计和测试基于高容错性的疾病基因挖掘算法。预计在未来的研究中,我们将进一步完善算法流程和实验条件,优化算法的性能和效果,最终得到一组具有重要科学和临床意义的乳腺癌疾病基因集合。
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