Essential cancer protein identification using graph-based random walk with restart

鉴定(生物学) 随机游动 计算机科学 图形 计算生物学 生物 数学 理论计算机科学 统计 生态学
作者
Trilochan Rout,Anjali Mohapatra,Madhabananda Kar,Dillip Kumar Muduly
出处
期刊:Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-14
标识
DOI:10.1080/10255842.2024.2399014
摘要

Protein-protein interaction (PPI) network analysis holds significant promise for cancer diagnosis and drug target identification. This paper introduces a novel random walk-based method called essential cancer protein identification using graph-based random walk with restart (EPI-GBRWR) to address this gap. This proposed method incorporates local and global topological features of proteins, enhancing the accuracy of essential protein identification in PPI networks. Starting with meticulous preprocessing of cancer gene datasets from NCBI, including breast, lung, colorectal, and ovarian cancers, and identifying a core set of common genes. The proposed method constructs PPI networks to capture complex protein interactions from these common cancer genes. Topological analysis, including a centrality measures matrix, is generated to perform the analysis to identify essential nodes. The study revealed that 40 essential proteins among breast, colorectal, lung and ovarian cancer showcase the potency of integrative methodologies in unravelling cancer complexity, signalling a transformative era in cancer research and treatment. The strength of the findings from the study has direct clinical relevance in cancer diseases. It contributes to the field of precision medicine to guide personalized treatment strategies.
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