基于随机游走的风险致病基因预测研究进展

风险致病基因预测有助于揭示癌症等复杂疾病发生、发展机理，提高现有复杂疾病检测、预防及治疗水平，为药物设计提供靶标. 全基因组关联分析（GWAS）和连锁分析等传统方法通常会产生数百种候选致病基因，采用生物实验方法进一步验证这些候选致病基因往往成本高、费时费力，而通过计算方法预测风险致病基因，并对其进行排序，可有效减少候选致病基因数量，帮助生物学家优化实验验证方案. 鉴于目前随机游走算法在风险致病基因预测方面的卓越表现，本文从单元分子网络、多重分子网络和异构分子网络出发，对基于随机游走预测风险致病基因研究进展进行较全面的综述分析，讨论其所存在的计算问题，展望未来可能的研究方向.