社交网络分析有助于识别癌症生物标志物

在线社交网络的出现导致了理解网络成员之间的互动、他们的活动、连接、枢纽和节点的工具的快速发展。但是，许多实体之间的任何关系，无论是Facebook和Twitter的用户，蜂群，鸟群，还是我们体内的基因和蛋白质，都可以用同样的工具进行分析。

现在，研究发表在国际数据挖掘和生物信息学杂志展示如何使用社交网络分析来理解和识别我们对疾病的疾病中的生物标志物，包括不同类型的癌症。

TanselÖzyer，Serkan Ucer和Taylan Iyidogan在Tobb University，在土耳其安卡拉，解释了如何检测疾病生物标志物癌症生物标记物特别是已成为医学研究和诊断的一项重要任务。ob欧宝直播nba他们现在已经使用社会网络分析(SNA)的工具来帮助他们解开联系并识别患者基因组微阵列数据中的生物标记物。

通过与社会网络的类比，研究小组将基因视为社会网络的行动者或成员，不同基因之间的相似性被认为是这些行动者之间的联系。基因组数据库可以是巨大的，因为人类基因组包含约20000个基因，所以他们认为，这种方法可以大大减少必须分析的特征数量，以找到有用的生物标记。一旦被识别和理解，这样的生物标记物就可以用于筛查项目，用于有特定疾病风险的人，或用于出现特定症状的人的诊断。

该团队证明了原则证明，三种类型的癌症：淋巴瘤，结肠癌和白血病。“我们展示了我们的方法能够有效地检测癌症生物标志物出于高维基因组数据，“团队报告。”我们将聚类和分类组合到发达的框架中，以帮助检测模型内的各种基因之间的链接，并分别验证结果。“下一步将是优化方法并将其扩展到蛋白质 - 蛋白质相互作用，蛋白质基因相互作用，疾病 - 蛋白质相互作用，疾病 - 药物互动所有这些都是为了改善诊断和个性化治疗的基础上，以患者的个人生物网络分析的结果。

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