【摘要】：隨著生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)迅速的發(fā)展,使得生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互結(jié)合形成一門新學(xué)科,即生物信息學(xué)。生物信息學(xué)通過研究生物信息的采集、處理、存儲(chǔ)和傳播等,分析和解釋生物學(xué)秘密。然而要從系統(tǒng)的角度研究生物系統(tǒng)中的信息,研究生物信息系統(tǒng)中的所有組成成分(基因、mRNA、蛋白質(zhì)等)之間的相互作用關(guān)系和作用機(jī)制成為一個(gè)必要的過程。生物體遺傳、發(fā)育、進(jìn)化和疾病等過程中的基因與基因的相互作用或因果關(guān)系可以概括為基因調(diào)控,這是生物信息學(xué)研究的一個(gè)重要課題。通過對(duì)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的研究可以幫助我們理解并認(rèn)識(shí)基因的發(fā)育和基因調(diào)控過程的因果關(guān)系,能夠幫我們進(jìn)一步對(duì)生物功能、行為的研究起到?jīng)Q定性的作用。本文研究發(fā)現(xiàn),通過對(duì)患病基因和非患病基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的研究可以幫助我們找到跟疾病密切相關(guān)的基因以及基因的表達(dá)水平,從而從基因?qū)用嬲业街虏〉脑?進(jìn)而通過分析嘗試對(duì)基因進(jìn)行藥物或是物理方式的治療,達(dá)到治療疾病的效果。然而現(xiàn)階段僅僅通過基因表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的思路并不具有較強(qiáng)的生物學(xué)意義,所以本文研究將RNA-Seq數(shù)據(jù)、miRNA數(shù)據(jù)和合理的生物學(xué)信息都包含到基于互信息的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中,通過合理的使用大范圍的數(shù)據(jù)使構(gòu)建出的網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的生物學(xué)意義;同時(shí)在進(jìn)行患病基因差異篩選的過程中不僅僅使用簡(jiǎn)單的基因差異篩選算法進(jìn)行差異篩選,通過利用引入Bootstrap自助法多次抽樣進(jìn)行基因差異篩選。最終將此思路運(yùn)用到甲狀腺腫瘤數(shù)據(jù)中,探索更加有意義、更加準(zhǔn)確的信息,能夠?qū)︻A(yù)測(cè)、治療甲狀腺疾病提供有科學(xué)依據(jù)的建議。本文研究過程如下:(1)數(shù)據(jù)的獲取。從TCGA平臺(tái)獲取甲狀腺腫瘤的RNA-Seq數(shù)據(jù)和miRNA數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理。(2)對(duì)RNA-Seq數(shù)據(jù)進(jìn)行正常與患病差異基因的篩選,尋找miRNA的靶基因。(3)對(duì)以上數(shù)據(jù)通過基于互信息的BC3NET基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,并對(duì)構(gòu)建的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊劃分。(4)對(duì)劃分的子網(wǎng)模塊進(jìn)行驗(yàn)證和分析,得出對(duì)預(yù)測(cè)、治療甲狀腺疾病具有建設(shè)性意義的結(jié)論。(5)總結(jié)以上研究工作的過程形成一套可行的從構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)到對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)和治療的方法或思路。在未來(lái)的工作中,還可以通過加入甲基化數(shù)據(jù),Gene Card上的數(shù)據(jù)使得我們構(gòu)建的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)更加具有研究?jī)r(jià)值。通過加入更多的生物學(xué)信息,可以針對(duì)性地對(duì)疾病從分子的層面提出建設(shè)性的預(yù)防和治療的建議和依據(jù)。
[Abstract]:With the rapid development of life science and computer science, life science and computer science combine to form a new subject, bioinformatics. Bioinformatics analyzes and explains biological secrets by studying the collection, processing, storage and dissemination of biological information. However, it is necessary to study the interaction and mechanism of all components (gene mRNAs, proteins, etc.) in biological information systems from a systematic perspective. The interaction or causality between genes in the processes of heredity, development, evolution and disease can be summarized as gene regulation, which is an important subject in bioinformatics. The study of gene regulation network can help us to understand and understand the causal relationship between gene development and gene regulation process, and can help us to further study biological function and behavior. In this study, we found that the study of the regulatory network of diseased and non-diseased genes can help us to find the genes closely related to disease and the level of gene expression, and thus to find the cause of the disease at the gene level. Through analysis, we try to treat the gene by medicine or physical method, and achieve the effect of treating disease. However, the idea of constructing regulatory networks based on gene expression data is not of great biological significance. Therefore, this paper studies the inclusion of RNA-Seq data and reasonable biological information into the process of network construction based on mutual information. Through the rational use of a wide range of data to make the constructed network has stronger biological significance, and in the process of disease gene differential screening, not only the use of simple genetic differential screening algorithm for differential screening, Genetic diversity screening was carried out by introducing Bootstrap self-help method. Finally, this idea is applied to thyroid tumor data to explore more meaningful and accurate information, which can provide scientific advice for prediction and treatment of thyroid diseases. The research process of this paper is as follows: (1) data acquisition. The RNA-Seq data and miRNA data of thyroid tumor were obtained from TCGA platform and processed. (2) screening the difference gene between normal and diseased RNA-Seq data. To find the target gene of miRNA. (3) to construct the BC3NET gene regulatory network based on mutual information, and divide the gene regulation network into modules. (4) verify and analyze the subnet module. The conclusion is constructive to predict and treat thyroid diseases. (5) A set of feasible methods or ideas from constructing gene regulatory network to predicting and treating thyroid diseases are formed. In the future work, we can also add methylation data to gene Card data to make our gene regulatory network more valuable. By adding more biological information, we can provide constructive advice and basis for prevention and treatment of disease at molecular level.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R736.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2238730