一种二进制癌症单驱动通路识别模型和算法

来源：计算机应用研究杂志2024年第6期北京时间：

作者：张奕,鲁贺,

单位：桂林理工大学a.计算机科学与工程学院;b.广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林541004；

摘要：针对驱动通路识别的相关研究依赖传统生物实验方法，存在费时费力且经济成本高的问题，提出一种新的二进制癌症驱动通路识别方法PEA-BLMWS。首先，利用已有的基因表达数据，通过对比正常基因与突变基因表达量的差异，挖掘潜在的基因突变数据；其次，引入蛋白质相互作用网络数据，构建出一个改进的二进制线性最大权重子矩阵模型；最后，提出一种双亲协同进化算法求解该矩阵模型。在GBM（glioblastoma）和OVCA（ovarian cancer）数据集上的实验结果表明，相比于其他先进的Dendrix、CCA-NMWS和CGP-NCM识别方法，PEA-BLMWS识别的基因集中有更多基因富集在已知的信号通路中，未富集在信号通路中的基因也与癌症的发生密切相关，故该识别方法可作为一种驱动通路识别的有效工具。

关键词：驱动通路,基因突变,基因表达,进化算法,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62166014,62162019)；广西自然科学基金面上项目(2020GXNSFAA297255)；；