NMCOM算法：基于节点-模块置信度与局部模块度的前列腺癌疾病模块挖掘

"这篇研究论文探讨了一种基于节点-模块置信度及局部模块度双重约束的算法（NMCOM），用于挖掘前列腺癌的候选疾病模块。这种方法旨在克服传统基于基因表达谱数据的方法在处理不完整数据和高噪声时的局限性，通过整合一致性得分和语义相似性得分来选择起始节点，进而发现潜在的疾病相关基因模块。通过富集分析，该算法成功识别出18个具有显著意义的候选疾病基因模块，并在比较中显示出优于其他模块挖掘算法的性能。NMCOM算法不仅适用于前列腺癌的研究，还可以应用于其他疾病的模块挖掘。该研究得到了国家自然科学基金的支持，并发表于《生物化学与生物物理进展》期刊。" 这篇研究论文深入探讨了前列腺癌的疾病模块挖掘问题，特别是在面对基因表达谱数据的局限性和不确定性时，提出了一种创新的计算方法。作者指出，传统的生化试验方法在研究前列腺癌的病因和发病机制时存在成本高、耗时长的缺点，而基于网络的计算方法则受到数据不完整、噪声干扰以及样本数量有限的影响。因此，他们设计了NMCOM算法，这是一种结合节点-模块置信度和局部模块度双重约束的策略。 NMCOM算法的核心在于利用候选基因与致病表型之间的一致性得分和候选基因与已知致病基因之间的语义相似性得分，对候选基因进行排序。通过这种方式，算法能更精确地选择起始节点，然后在双重约束条件下挖掘出可能与前列腺癌相关的基因模块。在后续的富集分析中，这些模块被证明具有显著的生物学意义，共发现了18个重要的候选疾病基因模块。 与传统的单一打分排序方法和随机游走重开始方法相比，NMCOM的平均排名更优，AUC值更大，表明其挖掘结果的准确性和有效性更高。这些发现对于理解前列腺癌的发病机制、寻找潜在的治疗靶点以及预测疾病发展有着重要意义，并且该算法的通用性意味着它能够应用于其他疾病的模块挖掘研究。 此外，这篇论文还强调了NMCOM算法在科学研究中的实用价值，因为它不受限于特定的基因表达数据，可以处理数据不完整的情况，这为未来疾病研究提供了一种更为灵活和强大的工具。该研究受到了国家自然科学基金等多个项目的资助，显示了其在科研领域的影响力。