【摘要】：通過檢測突變驅(qū)動通路研究癌癥的發(fā)病機(jī)理是當(dāng)前癌癥基礎(chǔ)性研究的關(guān)鍵問題之一.該研究以人類基因組工程提供的體細(xì)胞突變數(shù)據(jù)為研究對象,結(jié)合基因組圖譜中廣泛存在的互斥性原理,提出一種新型的基于基因互斥網(wǎng)絡(luò)的致癌突變驅(qū)動通路檢測算法(Megnet).該算法首先利用大量癌癥病人的體細(xì)胞突變數(shù)據(jù),結(jié)合基因間互斥性原理構(gòu)建突變基因網(wǎng)絡(luò),然后檢測該網(wǎng)絡(luò)中具有高覆蓋的最大完全子圖.為驗證算法的效率和魯棒性,我們將該算法應(yīng)用于模擬數(shù)據(jù)中,結(jié)果顯示所有模擬過程均在15秒內(nèi)完成驅(qū)動通路檢測,Megnet算法比Dendrix和Multi-Dendrix算法運(yùn)行時間更短且結(jié)果準(zhǔn)確率更高.同時為驗證算法的有效性,我們將該算法應(yīng)用于肺癌數(shù)據(jù)和神經(jīng)膠質(zhì)瘤體細(xì)胞突變數(shù)據(jù)中,結(jié)果顯示Megnet算法不僅比Dendrix和Multi-Dendrix算法檢測的基因集合具有更高的生物相關(guān)性和統(tǒng)計顯著性,而且還檢測出一些可供生物驗證的新候選基因集合,并且這些檢測的基因集合與已知的P53、RB、RAS和PI3K等信號通路及細(xì)胞循環(huán)和細(xì)胞凋亡通路具有較高的重疊.Megnet算法不需要指定通路中的基因個數(shù)和任何先驗知識,為癌癥發(fā)病機(jī)理研究提供新視野.該算法通過構(gòu)建突變基因網(wǎng)絡(luò),簡化了基因間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系,降低了算法復(fù)雜度,提高了致癌突變驅(qū)動通路檢測的效率和準(zhǔn)確性,對于癌癥發(fā)病機(jī)理研究具有較強(qiáng)的理論意義和實踐價值.
[Abstract]:To study the pathogenesis of cancer by detecting mutation-driven pathway is one of the key issues in the basic research of cancer. In this study, the somatic mutation data provided by the human genome engineering were taken as the research object, and combined with the mutuality principle widely existed in the genome map, A novel detection algorithm for carcinogenic mutation-driven pathway based on gene mutex network (Megnet).) is proposed in this paper. Based on the somatic mutation data of a large number of cancer patients, a mutagenic gene network was constructed based on the principle of mutual repulsion between genes, and then the maximum complete subgraph with high coverage was detected. In order to verify the efficiency and robustness of the algorithm, we apply the algorithm to the simulation data. The results show that all simulation processes complete the drive path detection within 15 seconds. Megnet algorithm has shorter running time and higher accuracy than Dendrix and Multi-Dendrix algorithm. In order to verify the effectiveness of the algorithm, we apply the algorithm to lung cancer data and glioma cell mutation data. The results showed that Megnet not only had higher biological correlation and statistical significance than the set of genes detected by Dendrix and Multi-Dendrix, but also detected some new candidate gene sets that could be biologically verified. And these detected gene sets overlap with known signaling pathways such as P53, RBB, Ras and PI3K, as well as cell cycle and apoptosis pathways. Megnet algorithm does not need to specify the number of genes in the pathway and any prior knowledge. It provides a new field of view for the study of the pathogenesis of cancer. By constructing a network of mutated genes, the algorithm simplifies the relationship between genes, reduces the complexity of the algorithm, and improves the efficiency and accuracy of detection of carcinogenic mutation-driven pathways. It is of great theoretical and practical value for the study of the pathogenesis of cancer.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(2452017342) 博士科研啟動費(2452017019) 陜西省自然科學(xué)基金面上項目(2017JM6063) 國家自然科學(xué)基金重點項目(61532014,61432010) 陜西省楊凌區(qū)科技計劃項目(2017GY-03)資助~~
【分類號】：Q811.4;R730.2

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本文編號：2432106