RecRWR: A Recursive Random Walk Method for Improved Identification of Diseases
المؤلفون المشاركون
Arrais, Joel P.
Oliveira, José Luís
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
High-throughput methods such as next-generation sequencing or DNA microarrays lack precision, as they return hundreds of genes for a single disease profile.
Several computational methods applied to physical interaction of protein networks have been successfully used in identification of the best disease candidates for each expression profile.
An open problem for these methods is the ability to combine and take advantage of the wealth of biomedical data publicly available.
We propose an enhanced method to improve selection of the best disease targets for a multilayer biomedical network that integrates PPI data annotated with stable knowledge from OMIM diseases and GO biological processes.
We present a comprehensive validation that demonstrates the advantage of the proposed approach, Recursive Random Walk with Restarts (RecRWR).
The obtained results outline the superiority of the proposed approach, RecRWR, in identifying disease candidates, especially with high levels of biological noise and benefiting from all data available.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Arrais, Joel P.& Oliveira, José Luís. 2015. RecRWR: A Recursive Random Walk Method for Improved Identification of Diseases. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056604
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Arrais, Joel P.& Oliveira, José Luís. RecRWR: A Recursive Random Walk Method for Improved Identification of Diseases. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056604
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Arrais, Joel P.& Oliveira, José Luís. RecRWR: A Recursive Random Walk Method for Improved Identification of Diseases. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056604
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1056604
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر