HyMM: hybrid method for disease-gene prediction by integrating multiscale module structure
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Identifying disease-related genes is an important issue in computational biology. Module structure widely exists in biomolecule networks, and complex diseases are usually thought to be caused by perturbations of local neighborhoods in the networks, which can provide useful insights for the study of disease-related genes. However, the mining and effective utilization of the module structure is still challenging in such issues as a disease gene prediction. RESULTS: We propose a hybrid disease-gene prediction method integrating multiscale module structure (HyMM), which can utilize multiscale information from local to global structure to more effectively predict disease-related genes. HyMM extracts module partitions from local to global scales by multiscale modularity optimization with exponential sampling, and estimates the disease relatedness of genes in partitions by the abundance of disease-related genes within modules. Then, a probabilistic model for integration of gene rankings is designed in order to integrate multiple predictions derived from multiscale module partitions and network propagation, and a parameter estimation strategy based on functional information is proposed to further enhance HyMM's predictive power. By a series of experiments, we reveal the importance of module partitions at different scales, and verify the stable and good performance of HyMM compared with eight other state-of-the-arts and its further performance improvement derived from the parameter estimation. CONCLUSIONS: The results confirm that HyMM is an effective framework for integrating multiscale module structure to enhance the ability to predict disease-related genes, which may provide useful insights for the study of the multiscale module structure and its application in such issues as a disease-gene prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».