文献类型：期刊文章

作　　者：李蓉[1] 郑浪[2] 任喜梅[1] 刘超飞[3]

LI Rong;ZHENG Lang;REN Ximei;LIU Chaofei(Institute of Technology,East China Jiaotong University,Nanchang Jiangxi 330100,China;Jiangxi Provincial Education Examination Authority,Nanchang Jiangxi 330038,China;Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou Jiangxi 341000,China)

机构地区：[1]华东交通大学理工学院,江西南昌330100 [2]江西省教育考试院,江西南昌330038 [3]江西理工大学理学院物理电子系,江西赣州341000

出　　处：《江西师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金面上课题(11875149);国家自然科学基金地区基金(61565007);江西省教育厅科学技术研究课题(GJJ181485);江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-18-35-1)资助项目.

年　　份：2020

卷　　号：44

期　　号：5

起止页码：495-500

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：利用随机矩阵理论分析乳腺癌基因微阵列数据,得到乳腺癌基因共表达网络,找出乳腺癌基因共表达网络中重要的增殖模块和免疫模块,并预测基因PMSCL1与乳腺癌细胞的增殖、侵袭及迁移有关,基因CCAN2与乳腺癌细胞的有丝分裂有关,基因SCYA5与乳腺癌细胞的免疫应答有关,基因PRC1、RAB31、INHBA可作为乳腺癌的靶向基因.

关 键 词：随机矩阵理论  乳腺癌 基因共表达网络  模块  靶向基因

分 类 号：O411] Q6-33[物理学类]