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药物治疗是一种常用的肿瘤治疗方法。对同一类型的肿瘤患者，相同抗癌药物的治疗效果存在差异，有些患者对药物敏感，而有些患者对药物存在耐药性。因此寻找生物标记来预测癌症病人对药物的反应具有重要意义。药物敏感性基因就是这样的一种生物标记，它的表达可以预测癌症患者对某种抗癌药物的敏感性。 本文基于基因的GO功能信息和蛋白质互作信息提出一种识别药物敏感性基因的新方法。首先，我们从已有的492篇文献中挖掘出150对药物和药物敏感性基因关系对，对这些药物敏感性基因进行GO的功能分析和蛋白质网络特性分析。经过基因的GO功能分析，我们发现这些基因富集的GO功能大多与药物敏感性相关，且这些富集的GO功能之间的相关性高于随机基因富集的GO功能。此外，我们发现已知的药物敏感性基因在蛋白质互作网络中发挥重要作用-它们维持蛋白互作网络的结构、控制蛋白互作网络的信息传递。通过这些发现，我们利用已知药物敏感性基因富集的GO功能和网络特征对初始的药物-药物敏感性基因网络进行筛选。最终我们得到一个药物一药物敏感性基因的数据库，包含53个基因，其中32个基因被报道能影响药物的敏感性。 我们的方法不仅能识别出表达强相关于药物活性的基因，同样还能找到表达弱相关于药物活性的基因。此研究为药物基因组研究人员提供了一个非常有意义的数据库，并且为个性化给药和靶向治疗提供了理论支持。