个性化复杂疾病功能失调基因网络的DEVC-net模型分解

本文主要探讨了基于差分网络模型的复杂疾病个性化功能失调基因网络分解方法，针对传统复杂疾病分析中假设对照和病例样本纯度高，但实际上疾病样本异质性可能导致某些疾病基因表达不稳定，从而低估其作用的问题。这种方法旨在提高个性化诊断和治疗的有效性。 首先，作者提出了一个新颖的差异网络模型——个性化功能失调基因网络（Personalized Dysfunctional Gene Network, DEVC-net）。DEVC-net的核心在于结合差异基因表达（DEG）、差异表达差异（DEVG）和基因对与差异表达协方差（DECG），通过一种统计的新度量方法处理差异信息，即差异评分（DEVC），以构建出个体特有的基因网络。这种方法能在单个样本层面重建正常与患病样本之间的表达差异网络，这对于临床实践中的个性化分析具有重要意义。 DEVC-net的研究应用到前列腺癌和糖尿病等复杂疾病上，其主要贡献包括： 1. **表达差异的新视角**：DEVC-net揭示了正常和患病样本间表达的整体变化，揭示了疾病的差异基因网络呈现出新的双色拓扑结构。非中心枢纽子网络主要由控制基因/蛋白质组成，这些基因与多种生物过程相关，提供了全新的信息源，有助于识别具有鉴别力的基因或基因对，弥补了传统方法忽视这一信息的不足。 2. **个性化网络分析**：DEVC-net能够有效测量单个样本中不同特征基因及其网络模块的表达状态或活性，这对于理解个体的疾病特异性特征至关重要。这使得除了常规的单个基因之外，基因对等网络特征也能在个性化分析中发挥作用，如诊断和预后评估。 3. **适应异质性样本**：DEVC-net的优势在于它能有效提取单个样本的基因/蛋白质网络特征，即使疾病样本存在异质性。这意味着即便面对复杂的疾病样本，DEVC-net也能提供更精确的个性化解读，从而促进对潜在生物学机制的深入理解。 基于差分网络模型的个性化功能失调基因网络分解方法（DEVC-net）为复杂疾病研究提供了有力工具，不仅提高了个性化医学的准确性，还拓宽了我们对疾病基因网络和表达调控的理解。这种技术的应用在未来有望在临床实践中发挥更大的作用，推动精准医疗的发展。