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龍圖騰網(wǎng)恭喜吉林省蒲川生物醫(yī)藥有限公司申請的專利基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114360642B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210040488.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B25/10；該發(fā)明授權(quán)基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法是由付聰;梁磊;張彥;易星丞;許彤設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法在說明書摘要公布了：基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括獲取原始數(shù)據(jù)集；原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理；識別差異表達(dá)基因；構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)；挖掘基因模塊；基因模塊與臨床指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析；基因模塊的富集分析；識別關(guān)鍵基因；探究關(guān)鍵基因的功能；關(guān)鍵基因的生存分析。由富集分析結(jié)果可知，使用該方法劃分的基因模塊具有顯著的生物學(xué)意義；由Disgenet數(shù)據(jù)庫對于關(guān)鍵基因的驗證結(jié)果可知，使用該方法識別出的關(guān)鍵基因大部分均與腫瘤疾病有關(guān)。該方法在基因模塊的挖掘及關(guān)鍵基因的識別方面具有良好的效果。該方法可作為癌癥疾病轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的一個重要工具，其應(yīng)用也為進(jìn)一步了解癌癥疾病的患病機(jī)制提供了新的方向。

本發(fā)明授權(quán)基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析的癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、獲取原始數(shù)據(jù)集；步驟二、原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理；步驟三、識別差異表達(dá)基因；步驟四、構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)；步驟五、挖掘基因模塊；步驟六、基因模塊與臨床指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析；步驟七、基因模塊的富集分析；步驟八、識別關(guān)鍵基因；步驟九、探究關(guān)鍵基因的功能；步驟十、關(guān)鍵基因的生存分析；步驟六中，對一個基因模塊中所有的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，并將第一主成分定義為該基因模塊的模塊特征基因；將各基因模塊的模塊特征基因與不同的臨床指標(biāo)進(jìn)行皮爾森相關(guān)分析，得到該基因模塊與臨床指標(biāo)的關(guān)聯(lián)矩陣；步驟四中，以差異表達(dá)基因在樣本中的基因表達(dá)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行兩兩基因的皮爾森相關(guān)分析，得到其皮爾森相關(guān)系數(shù)PCC及P值；設(shè)置限定條件|PCC|＝thresholdPthreshold對得到的所有關(guān)系進(jìn)行篩選，將滿足限定條件的兩個基因視為存在共表達(dá)關(guān)系；最后，將所有存在共表達(dá)關(guān)系的基因及其關(guān)系用一張圖進(jìn)行表示，即得到基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)；步驟五中，利用4種社團(tuán)檢測算法對基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聚類，得到由功能相似的基因組成的社團(tuán)即基因模塊；使用“模塊度”作為評價標(biāo)準(zhǔn)，選擇最優(yōu)的模塊挖掘結(jié)果；所述4種社團(tuán)檢測算法為eigenvector、label-propagation、map-equation、edge-betweenness；步驟七中，將感興趣的基因模塊中的基因與GO數(shù)據(jù)庫提供的生物過程、細(xì)胞成分和分子功能進(jìn)行富集分析，同時將該基因與Reactome數(shù)據(jù)庫提供的信號通路進(jìn)行富集分析；步驟八中，利用PageRank算法對基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中所有結(jié)點的重要性進(jìn)行打分，打分標(biāo)準(zhǔn)基于拓?fù)鋵W(xué)原理，進(jìn)而識別出在基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中較為重要的結(jié)點，這些結(jié)點對應(yīng)的基因即為關(guān)鍵基因。

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