新的预测算法识别出先前未检测到的癌症驾驶员基因

来自加州大学欧文大学的研究人员领导的一项新研究已经深化了对肿瘤发生中的表观遗传机制的理解，揭示了先前未检测到的癌症司机基因的曲目。这项研究本周发表于此科学推进。

使用新的预测算法，称为Dorge（使用遗传和表观特征发现癌基因和肿瘤抑制基因），研究人员能够识别新颖的肿瘤抑制基因基因（TSGS）和癌肠（OGS），特别是通过整合最全面的遗传和表观遗传数据收集而具有罕见突变的癌症。

“现有的生物信息学算法不充分利用表观遗传特征来预测癌症司机基因，尽管已知表观遗传改变与癌症驾驶员基因有关，但魏丽，博士，博士，议会B.议员在UCI的生物化学系生物信息学教授。医学院。“我们的计算算法整合了对外观遗传和基因交替的公共数据，以改善癌症驾驶基因的预测。”

癌症产生了关键遗传改变的积累，这些改变破坏细胞分裂与细胞凋亡之间的平衡。影响癌症进展的“司机”突变的基因被称为癌症驾驶基因，并且可以根据癌症进展的作用，分类为TSGS和癌症OGS。

本研究证明了Dorge预测的癌症司机基因如何包括在当前文献中未报告的已知癌症驾驶基因和新型司机基因。此外，研究人员发现新颖的双功能基因迪尔奇预测为TSGS和OGS，都在集线器中高度丰富蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）和药物/复合基因网络。

“我们的Dorge算法，成功利用公共数据来发现遗传和表观遗传改变这在癌症驾驶基因失调中发挥了重要作用，“解释说，李。”这些发现可能是改善未来癌症预防，诊断和治疗努力的工具。“

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