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模式生物已积累了数十年的系统性基因—表型注释，但将这些注释与人类疾病联系起来却鲜少能一蹴而就。Phenolog（表型同源）为弥合这一鸿沟提供了一种有原则的方法。当某种人类疾病与某个模式生物表型所关联的基因通过直系同源关系相连，且二者的基因重叠程度高于随机预期时，它们即构成一对 phenolog；因此，其中一方关联的基因可成为另一方的候选基因。在本研究中，我们基于 Monarch 知识图谱计算 phenolog。该图谱整合了人类及七种模式生物的基因—疾病、基因—表型和直系同源数据。我们以 PANTHER 蛋白质家族作为直系同源群，并根据 1,000 个随机化网络估算出 5% 的假发现率，由此鉴定出 61,243 对 phenolog，涉及 3,752 种人类疾病和 9,700 种模式生物表型。我们提出一种基于超几何分布的方案，用于对某种疾病的 phenolog 所提名的候选基因进行排序，并将其与早期 phenolog 研究所采用的朴素贝叶斯方案进行比较。两种方法在从疾病中找回留出基因方面的表现相近，但只有超几何评分可用于跨疾病比较。利用早一年发布的知识图谱版本，每种疾病排名前 100 的候选基因找回了此后新增的 73 个基因—疾病关联中的 9 个，是随机基因预期值的 23.5 倍。其中大多数由小鼠贡献；斑马鱼、线虫和裂殖酵母也各自贡献了小鼠未能找回的关联。我们公开了按疾病整理的基因候选排名，并标记已知关联与新关联，同时提供用于探索研究结果的交互式仪表板。
知识图谱规模的表型同源：从小鼠到黏菌的目录，涵盖数千种人类疾病的候选基因 | bioRxiv
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模式生物积累了数十年的系统性基因—表型注释，但将这些注释与人类疾病联系起来却很少能够直接实现。表型同源关系（phenologs）为弥合这一差距提供了一种有原则的方法。当一种人类疾病与一种模式生物表型所关联的基因（通过直系同源关系相连）之间的重叠程度超过随机情况下的预期时，二者即被称为表型同源关系；由此，一方的基因可以成为另一方的候选基因。在本研究中，我们基于 Monarch Knowledge Graph 计算表型同源关系。该知识图谱整合了人类和七种模式物种的基因—疾病、基因—表型及直系同源关系数据。我们采用 PANTHER 蛋白质家族作为直系同源群，并利用 1,000 个随机化网络估计 5% 的错误发现率，鉴定出 61,243 个表型同源关系，涉及 3,752 种人类疾病和 9,700 种模式生物表型。我们提出了一种超几何方法，用于对疾病的表型同源关系所提名的候选基因进行排序，并将其与最初表型同源研究中采用的朴素贝叶斯方法进行了比较。两种方法以相近的速率找回某种疾病中被暂时留出的基因，但只有超几何得分能够在不同疾病之间进行比较。使用早一年发布的知识图谱版本时，每种疾病排名前 100 位的候选基因找回了此后新增的 73 个基因—疾病关联中的 9 个，其效率为……的 23.5 倍。
随机基因预期。小鼠贡献了其中大多数关联，而斑马鱼、蠕虫和裂殖酵母则分别贡献了小鼠未提供的关联。我们发布了按疾病划分的候选基因排名，其中标注了已知关联和新关联，并提供了一个用于探索研究结果的仪表板。
竞争利益声明
作者声明不存在竞争利益。
脚注
https://monarch-initiative.github.io/monarch-phenologs/
已声明的资助方信息
美国国立卫生研究院
，1R24OD042574
，1R24OD039947
，5R24OD011883
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本预印本的版权持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 一项永久展示该预印本的许可。
该预印本依据
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发布于2026年10月27日。
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Melissa A Haendel
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2026.10.23.761438；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.23.761438
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知识图谱尺度的表型同源关系：从小鼠到黏菌的候选基因目录，涵盖数千种人类疾病
Aaron Odell，
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Nicolas Matentzoglu，
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2026.10.23.761438；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.23.761438
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关键词：表型同源关系 · 知识图谱 · 候选基因预测 · 直系同源分析 · 人类疾病基因组学
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.23.761438v1?rss=1