随机森林在基因调控网络推断上的比较与应用
作者机构：南京医科大学公共卫生学院生物统计学系211166 南京医科大学现代毒理学教育部重点实验室 南京医科大学环境与人类健康国际联合研究中心 南京医科大学-哈佛大学公共卫生学院健康与风险评估联合实验室 南京医科大学公共卫生学院流行病学系 江苏省恶性肿瘤生物标志物与防治重点实验室 南京医科大学生物医学大数据重点实验室
出 版 物：《中国卫生统计》 (Chinese Journal of Health Statistics)
年 卷 期：2019年第36卷第6期
页 面：951-954页
核心收录：
学科分类：10[医学]
基 金：国家自然科学基金(81872709,81530088,81473070,81830100,81373102) 江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA110004) 国家重点研发计划战略性国际科技合作重点专项(2016YFE0204900) 中国博士后科学基金(2018M633767) 江苏省青蓝工程学科带头人 南京医科大学中青年教师支持计划 江苏省高校优势学科建设工程 江苏省高校自然科学研究(18KJB310011、14KJA310002)江苏省社会发展项目(BE2017749)
主 题：基因调控网络 随机森林 疾病诊断 药物研发 功能基因组学 临床实践 复杂疾病 未知基因
摘 要：基因调控网络(gene regulatory network,GRN)是当前功能基因组学所研究的重要内容之一,作为一种描述基因间相互作用关系的方式,在推断复杂疾病的致病原理过程中发挥着重要的作用。通过对基因调控网络的分析,我们能够更加深入地了解各基因的生物学功能、理解基因间的调控机理并推断出未知基因的功能,这对疾病诊断、临床实践、药物研发等方面有指导性的意义。
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