基于精神疾病共病与多特征融合贝叶斯模型探索精神疾病潜在分子机制
精神疾病在全球范围是主要的公共卫生问题之一,其涉及人群之广,年龄层次之多,经济损失之大,都使得研究人员不得不重视其致病机制与治疗方法。精神疾病存在大量的伴发症,为了充分利用精神疾病的伴发症信息,本文充分利用电子病历数据对精神疾病的共病疾病进行了提取,找到了临床上与精神疾病存在显著共病关系的疾病。
共病现象对于疾病分子机制分析、遗传因研究及疾病的治理与预防有非常关键的作用,但目前利用大规模临床疾病共病信息去发现疾病潜在的分子机制研究很少,这对于精神疾病大量的伴发症信息无疑是一种浪费。本文通过收集临床上的共病数据,最终得到了825对“精神疾病-伴发症”共病对,并仔细整合了涉及疾病的基因、蛋白质复合物、生物通路等多层次的疾病分子机制信息。
基于上述数据,本文根据蛋白质-蛋白质相互作用网络在局部最优的原则下利用网络分解算法对基因关系进行了评估,并开发了基于多特征融合的贝叶斯模型方法对精神疾病的基因进行重新打分。该方法可以综合利用疾病-基因关系、疾病的共病信息、基因相互作用信息与疾病通路信息对疾病基因关系进行评估,并对精神疾病相关基 ...