基于Copula函数的权重基因共表达网络分析法
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国家大学生创新性实验计划项目(1210504024);中央高校基本科研业务费专项(2013RW006); 国家自然科学基金项目(61202305)


Weighted gene co-expression network analysis based on Copula function
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    摘要:

    利用Frank-Copula函数构建相关系数,并应用于权重基因共表达网络分析模型的改进。同时,利用该改进模型分析小鼠基因数据,发现在相关度最大的模块中有67个基因与小鼠肥胖导致的体质量问题相关。其中,模型的筛选结果有效率为62.6%,说明其在功能基因筛选应用前景中的科学性、有效性和可行性。

    Abstract:

    In order to improve the WGCNA model,we utilized Frank-Copula function to calculate correlation coefficient in this paper.Meanwhile,we applied the improved model to mine the mice genetic data,and discovered that there were 67 genes related to weight problems resulted from obesity in the maximum correlation coefficient module.The efficiency of the model was up to 62.6%,which justified the scientificity,effectiveness and feasibility of this model in functional genetic screening application.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

汪伟平,白婷,贺帅,李倩,胡动刚.基于Copula函数的权重基因共表达网络分析法[J].华中农业大学学报,2015,34(2):101-105

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  • 收稿日期:2014-04-20
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  • 在线发布日期: 2015-01-30
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