海鹰AU - TY -的A2 Wang Wei, Pi-Jing AU -张,Di AU - Li Hai-Tao盟——夏,Junfeng AU -郑Chun-Hou PY - 2017 DA - 2017/08/10 TI - DriverFinder:基因Length-Based网络方法识别癌症司机基因SP - 4826206六世- 2017 AB -集成multi-omics癌症数据可以帮助人们全面探索癌症。然而,随着大量不同的组学所生成的数据和功能,有一个主要的挑战来区分功能驱动基因的无关紧要的乘客基因积累随机但不会导致癌症发展。在本文中,我们提出一个基因length-based网络方法,名叫DriverFinder识别司机通过集成体细胞突变的基因,拷贝数变异,基因基因相互作用网络,肿瘤表达,正常的表达数据。为了说明DriverFinder的性能,它是应用于四种癌症类型的癌症基因组图谱包括乳腺癌、头颈部鳞状细胞癌,甲状腺癌,肾肾透明细胞癌。与传统方法相比,结果表明,该方法是有效的。此外,它可以减少基因长度的影响驱动基因识别和识别一些罕见的基因突变的司机。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2017/4826206——10.1155 / 2017/4826206 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性