本文選題：p53家族基因 + CGR��； 參考：《江南大學》2017年碩士論文

【摘要】：p53基因是迄今為止發(fā)現(xiàn)與腫瘤相關性最高的基因,家族成員p63、p73在結(jié)構和功能上與其具有很高的同源性,因此如何使用有效的數(shù)學方法挖掘更準確的p53家族的生物信息,將對腫瘤的預防和控制具有重要意義。本文以p53家族的mRNA完整CDS序列為研究對象,采用特征提取方法對序列的表達信息進行識別,并運用層次聚類分析方法對p53家族基因序列進行分析。具體工作概括如下:(1)基因簽名是一種新興的基于特征提取的基因表達信息識別方法,能夠有效的識別基因的一些生物信息。本文在原基于CGR方法的基因簽名上,引入具有一定物理特性的核苷酸游離電子平均能量(EIIP),建立了一種新的E基因簽名方法。同時,定義兩序列間的E歐氏距離及e均方差公式,并對相關物種進行層次聚類分析。通過對16個物種的p53家族基因mRNA完整CDS序列進行E基因簽名得出,在每種基因中均有物種關系越近,基因簽名相似度越高的結(jié)論。(2)除了根據(jù)CGR圖形構造原理進行基因簽名外,本文還利用CGR方法構造一個12維特征向量對mRNA序列進行數(shù)值刻畫,并定義了歐氏距離為序列間的距離。再依據(jù)此歐氏距離對16個物種的p53家族基因序列進行層次聚類分析,并將聚類結(jié)果與原來僅利用8維特征向量得到的聚類結(jié)果作對比,發(fā)現(xiàn)使用12維特征向量刻畫基因序列的方法更合理。(3)為避免序列有效信息的丟失,綜合序列CGR游走,平均功率譜,EIIP值和堿基實數(shù)化4個特征指標,建立一種多指標物種相似性分析方法,并對多個物種的p53家族基因的mRNA序列作出聚類譜系圖進行層次聚類分析。聚類結(jié)果與實際相符,說明使用四重特征指標方法對基因序列進行刻畫,能夠較全面反映序列的生物信息。
[Abstract]:P53 gene is the gene most closely related to tumor so far. The family member p63 p73 has high homology in structure and function, so how to use effective mathematical method to mine more accurate biological information of p53 family. It will be of great significance to the prevention and control of tumor. In this paper, the mRNA complete CDS sequence of p53 family is taken as the research object, the expression information of the sequence is identified by feature extraction method, and the p53 family gene sequence is analyzed by hierarchical cluster analysis. The specific work is summarized as follows: (1) Gene signature is a new method of gene expression information recognition based on feature extraction, which can effectively recognize some biological information of gene. In this paper, based on the CGR method, a new E gene signature method is established by introducing the nucleotide free electron mean energy (EIIP) with certain physical characteristics. At the same time, the E Euclidean distance and the e mean square error formula between the two sequences are defined, and the related species are analyzed by hierarchical clustering. Based on the E gene signature of mRNA complete CDS sequence of p53 family gene from 16 species, it is concluded that the closer the species relationship is in each gene, the higher the similarity of gene signature is. In this paper, the CGR method is used to construct a 12-dimensional eigenvector to characterize the mRNA sequence, and the Euclidean distance is defined as the distance between the sequences. Based on the Euclidean distance, the p53 family gene sequences of 16 species were analyzed by hierarchical cluster analysis, and the results were compared with those obtained by using only 8-dimensional eigenvector. It is found that it is more reasonable to use 12-dimensional eigenvector to depict gene sequences. In order to avoid the loss of effective information of sequences, we found that the synthetic sequence CGR walks, the average power spectrum of EIIIP values and the real number of bases are converted into four characteristic indexes, so as to avoid the loss of effective information of the sequences. A multi-index species similarity analysis method was established, and the mRNA sequences of p53 family genes of multiple species were analyzed by hierarchical cluster analysis. The clustering results are consistent with the actual results, which shows that the method of quadruple characteristic index can reflect the biological information of the sequence completely.
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q811.4

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本文編號：1881333