SemFunSim: a new method for measuring disease similarity by integrating semantic and gene functional association.
SemFunSim: a new method for measuring disease similarity by integrating semantic and gene functional association.
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SemFunSim：一种通过整合语义和基因功能关联来测量疾病相似性的新方法。
DOI：
10.1371/journal.pone.0099415
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Wang Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng L;Li J;Ju P;Peng J;Wang Y
测量疾病之间的相似性在疾病相关分子功能研究中发挥着重要作用。疾病相关基因之间的功能关联和疾病之间的语义关联通常用于从不同角度识别相似疾病对。目前，利用两者来计算疾病相似性仍然是一个挑战。因此，提出了一种集成语义和功能关联的新方法（SemFunSim）来解决该问题。 SemFunSim 的设计如下。首先，提出了FunSim（功能相似度），利用人类基因功能加权网络中的疾病相关基因集来计算疾病相似度。接下来，设计了 SemSim（语义相似度），利用疾病本体论中两种疾病之间的关系来计算疾病相似度。最后，集成FunSim和SemSim来测量疾病相似性。高平均 AUC（受试者工作特征曲线下面积）（96.37%）表明 SemFunSim 实现了较高的真阳性率和较低的假阳性率。 SemFunSim 识别的前 100 对相似疾病中，有 79 对在比较毒理学数据库 (CTD) 中被注释为相同治疗化合物的靶向，而我们比较的其他方法可以在前 100 对中识别出 35 或更少的此类疾病。此外，当使用我们的方法处理 CTD 中没有注释化合物的疾病时，我们可以从文献中确认许多我们预测的候选化合物。这表明SemFunSim是一种有效的药物重新定位方法。
Measuring similarity between diseases plays an important role in disease-related molecular function research. Functional associations between disease-related genes and semantic associations between diseases are often used to identify pairs of similar diseases from different perspectives. Currently, it is still a challenge to exploit both of them to calculate disease similarity. Therefore, a new method (SemFunSim) that integrates semantic and functional association is proposed to address the issue. SemFunSim is designed as follows. First of all, FunSim (Functional similarity) is proposed to calculate disease similarity using disease-related gene sets in a weighted network of human gene function. Next, SemSim (Semantic Similarity) is devised to calculate disease similarity using the relationship between two diseases from Disease Ontology. Finally, FunSim and SemSim are integrated to measure disease similarity. The high average AUC (area under the receiver operating characteristic curve) (96.37%) shows that SemFunSim achieves a high true positive rate and a low false positive rate. 79 of the top 100 pairs of similar diseases identified by SemFunSim are annotated in the Comparative Toxicogenomics Database (CTD) as being targeted by the same therapeutic compounds, while other methods we compared could identify 35 or less such pairs among the top 100. Moreover, when using our method on diseases without annotated compounds in CTD, we could confirm many of our predicted candidate compounds from literature. This indicates that SemFunSim is an effective method for drug repositioning.
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