Prioritizing candidate disease-related genes using computational methods and biological networks data is an important problem in bioinformatics. Random walk with restart (RWR) algorithm is widely used for this problem due to its relatively high accuracy. However, RWR is computationally expensive as it considers every node in a network. Here we propose to use a new method for prioritizing candidate genes, in which genes with low probability of association with disease genes are excluded from further consideration, thus reducing computational complexity. Experiments on real protein interaction networks show that the proposed method was computationally efficient, and more accurate than RWR, as measured by AUC scores. We applied the proposed method to prioritizing candidate genes for human diabetes type 2. The results were promising: among top 20 ranked genes, 11 are associated with diabetes, as reported in the biomedical literature.

Thí nghiệm đồng ruộng nghiên cứu trên 6 giống lúa, bố trí theo khối ngẫu nhiên hoàn toàn (RCBD), 3 lần nhắc lại tiến hành trong 2 vụ Đông Xuân 2014 - 2015 2014-2015 và Hè Thu 2015 tại huyện Quảng Trạch, tỉnh Quảng Bình. Mục đích của nghiên cứu xác định giống lúa trung ngày chất lượng tốt, năng suất cao, chống chịu và thích ứng tốt với điều kiện ở địa phương, ứng dụng vào sản xuất trên diện rộng tại tỉnh Quảng Bình. Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả 6 giống lúa thí nghiệm đều thuộc nhóm giống trung ngày (103 - 116 ngày). Hai giống lúa DB211 và GL201 có nhiều ưu điểm tốt như: đẻ nhánh khỏe và tập trung, khả năng sinh trưởng, phát triển tốt, các chỉ tiêu hình tháivà khả năng chống chịu tốt. Hai giống này cũng có năng suất khá cao, vụ Đông xuân 2014 - 2015 (71,8-72,6 tạ/ha) và Hè Thu (65,2 – 63,9 tạ/ha). Chất lượng hạt gạo của giống DB211 và GL201 sáng bóng, thơm và mềm. Cần tiếp tục khảo nghiệm hai giống lúa này ở các thời vụ tại các địa phương khác nhau để sớm đưa vào cơ cấu giống của tỉnh Quảng Bình.

No abstract