Driver Attribute Filling for Genes in Interaction Network via Modularity Subspace-Based Concept Learning from Small Samples
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aberrations of a gene can influence it and the functions of its neighbour genes in gene interaction network, leading to the development of carcinogenesis of normal cells.
In consideration of gene interaction network as a complex network, previous studies have made efforts on the driver attribute filling of genes via network properties of nodes and network propagation of mutations.
However, there are still obstacles from problems of small size of cancer samples and the existence of drivers without property of network neighbours, limiting the discovery of cancer driver genes.
To address these obstacles, we propose an efficient modularity subspace based concept learning model.
Our model can overcome the curse of dimensionality due to small samples via dimension reduction in the task of attribute concept learning and explore the features of genes through modularity subspace beyond the network neighbours.
The evaluation analysis also demonstrates the superiority of our model in the task of driver attribute filling on two gene interaction networks.
Generally, our model shows a promising prospect in the application of interaction network analysis of tumorigenesis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xie, Fei& Xi, Jianing& Duan, Qun. 2020. Driver Attribute Filling for Genes in Interaction Network via Modularity Subspace-Based Concept Learning from Small Samples. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143117
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xie, Fei…[et al.]. Driver Attribute Filling for Genes in Interaction Network via Modularity Subspace-Based Concept Learning from Small Samples. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143117
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xie, Fei& Xi, Jianing& Duan, Qun. Driver Attribute Filling for Genes in Interaction Network via Modularity Subspace-Based Concept Learning from Small Samples. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143117
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143117
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