【摘 要】
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针对加权基因关联网络（WGAN）的融合问题,提出了基于信息熵的加权网络数据融合方法.该方法利用信息熵来刻画基因间连边的不确定程度,并由此实现对4个现有的人类加权基因关联网络
【机 构】
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重庆工商大学融智学院,陆军勤务学院数学教研室,上海中医药大学交叉科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372194,81260672);重庆市研究生教改项目(YJG152017)
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针对加权基因关联网络（WGAN）的融合问题,提出了基于信息熵的加权网络数据融合方法.该方法利用信息熵来刻画基因间连边的不确定程度,并由此实现对4个现有的人类加权基因关联网络的融合,从而获得一个规模更大、生物学信息更丰富的WGAN网络.融合效果的验证结果表明,新的WGAN网络包含了更多的基因连边,其边权比原始网络中的边权有更强的生物学相关性,同时在疾病基因预测中表现出更为满意的效果.
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