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Disease gene identification by random walk on multigraphs merging heterogeneous genomic and phenotype data

机译:通过融合异质基因组和表型数据的多图随机漫步识别疾病基因

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摘要

BackgroundHigh throughput experiments resulted in many genomic datasets and hundreds of candidate disease genes. To discover the real disease genes from a set of candidate genes, computational methods have been proposed and worked on various types of genomic data sources. As a single source of genomic data is prone of bias, incompleteness and noise, integration of different genomic data sources is highly demanded to accomplish reliable disease gene identification.
机译:背景高通量实验产生了许多基因组数据集和数百种候选疾病基因。为了从一组候选基因中发现真正的疾病基因,已经提出了一种计算方法,并在各种类型的基因组数据源上进行了研究。由于基因组数据的单一来源容易产生偏差,不完整性和噪声,因此,为了实现可靠的疾病基因鉴定,强烈要求对不同基因组数据源进行整合。

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