Systematic Characterization and Prediction of Human Hypertension Genes
Systematic Characterization and Prediction of Human Hypertension Genes
复制标题
人类高血压基因的系统表征和预测
DOI：
10.1161/hypertensionaha.116.08573
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发表时间：
2017-02
期刊：
影响因子：
8.3
通讯作者：
Wang Nanping
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Yanhui;Zhang Gaigai;Wang Nanping
高血压是一个主要的心血管危险因素，占心血管死亡的很大一部分。在本文中，我们对高血压基因的特性进行了分析，发现与尚未发现的参与高血压调控的基因相比，已知的高血压基因表现出显著的特点：(1)高血压基因倾向于位于网络中心；(2)高血压基因之间有相互作用的趋势；(3)高血压基因在一定的生物学过程中趋于富集，表现出一定的表型。基于这些特征，我们开发了一种机器学习算法来预测新的高血压基因。177名候选人的后验概率为bb0.90。已经找到了支持其中17项预测的证据。
Hypertension is a major cardiovascular risk factor and accounts for a large part of cardiovascular mortality. In this work, we analyzed the properties of hypertension genes and found that when compared with genes not yet known to be involved in hypertension regulation, known hypertension genes display distinguishing features: (1) hypertension genes tend to be located at network center; (2) hypertension genes tend to interact with each other; and (3) hypertension genes tend to enrich in certain biological processes and show certain phenotypes. Based on these features, we developed a machine-learning algorithm to predict new hypertension genes. One hundred and seventy-seven candidates were predicted with a posterior probability >0.9. Evidence supporting 17 of the predictions has been found.
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影响因子：
4.6
作者：
Kivimäki I;Lebichot B;Saramäki J;Saerens M
通讯作者：
Saerens M
DOI：
10.1109/ijcnn.1999.831080
发表时间：
1999-09
期刊：
IJCNN'99. International Joint Conference on Neural Networks. Proceedings (Cat. No.99CH36339)
影响因子：
--
作者：
J. Kwok
通讯作者：
J. Kwok
影响因子：
14.9
作者：
López-Bigas, N;Ouzounis, CA
通讯作者：
Ouzounis, CA
影响因子：
14.9
作者：
Köhler S;Doelken SC;Mungall CJ;Bauer S;Firth HV;Bailleul-Forestier I;Black GC;Brown DL;Brudno M;Campbell J;FitzPatrick DR;Eppig JT;Jackson AP;Freson K;Girdea M;Helbig I;Hurst JA;Jähn J;Jackson LG;Kelly AM;Ledbetter DH;Mansour S;Martin CL;Moss C;Mumford A;Ouwehand WH;Park SM;Riggs ER;Scott RH;Sisodiya S;Van Vooren S;Wapner RJ;Wilkie AO;Wright CF;Vulto-van Silfhout AT;de Leeuw N;de Vries BB;Washingthon NL;Smith CL;Westerfield M;Schofield P;Ruef BJ;Gkoutos GV;Haendel M;Smedley D;Lewis SE;Robinson PN
通讯作者：
Robinson PN
影响因子：
64.8
作者：
Jeong, H;Mason, SP;Oltvai, ZN
通讯作者：
Oltvai, ZN