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基于微陣列技術(shù)的差異基因與差異網(wǎng)絡(luò)識別研究

發(fā)布時間:2020-07-12 08:55
【摘要】:利用可靠且準確的特征選擇方法識別不同狀態(tài)之間的差異表達基因及其交互作用在疾病診斷和預(yù)后中起著重要的作用。然而,基因組學(xué)數(shù)據(jù)一般具有小樣本和高維特征的特點,這給基因組學(xué)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。目前已經(jīng)有很多基于這種高維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法來探索其差異表達基因和基因共表達網(wǎng)絡(luò)。本文的研究內(nèi)容主要分為兩個方面:(1)構(gòu)建了一個識別微陣列數(shù)據(jù)的差異表達基因的統(tǒng)計模型;(2)構(gòu)建一個新的統(tǒng)計模型探索基因共表達網(wǎng)絡(luò)的重布線模式。目前大多數(shù)方法主要通過假設(shè)檢驗來確定癌癥的微陣列數(shù)據(jù)中的單個基因是否有差異表達。由于癌癥的微陣列數(shù)據(jù)一般存在噪音,因此不能通過直接分析這些數(shù)據(jù)來檢測癌癥相關(guān)的基因。進而,需要新的統(tǒng)計方法來分析微陣列數(shù)據(jù)中基因表達水平的差異。在第一項研究中,我們使用學(xué)生t統(tǒng)計量來分析乳腺癌的微陣列數(shù)據(jù)。相同的基因在不同的數(shù)據(jù)集中可能有不同p值,我們將整合不同樣本集中相同基因的p值來聯(lián)合分析基因的差異表達水平;谶@種整合多個獨立數(shù)據(jù)集的學(xué)生t統(tǒng)計量的p值思想,我們提出了一種新的整合多變量的群稀疏(IMGS)模型。這個模型可以學(xué)習(xí)有關(guān)乳腺癌數(shù)據(jù)中的差異表達基因。在乳腺癌的微陣列數(shù)據(jù)集中,我們將由穩(wěn)定性選擇確定調(diào)優(yōu)參數(shù)的IMGS模型與學(xué)生t統(tǒng)計量方法以及元分析模型進行比較分析。實驗結(jié)果表明,我們的方法比對比模型的結(jié)果都好。在高維數(shù)據(jù)的條件下,盡管所有方法都能合理的識別出真正差異表達基因。在關(guān)于基因表達數(shù)據(jù)的生物醫(yī)學(xué)分析中,IMGS方法是一種更為合適的確定顯著性基因的統(tǒng)計方法相對于對比方法。本文的第二項研究主要是通過建立一種新的統(tǒng)計方法來確定基因共表達網(wǎng)絡(luò)中的中樞基因;谕茢喾喊┌Y數(shù)據(jù)的過表達基因的特有模式,我們提出了一種新的整個差異基因共表達網(wǎng)絡(luò)(IDCG)模型。我們采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)刻畫基因表達數(shù)據(jù)間的相關(guān)性和Fisher z變換初始化模型。IDCG模型是一種較為合適的統(tǒng)計分析方法來推斷泛癌癥數(shù)據(jù)的相關(guān)基因。同樣,我們采用穩(wěn)定性選擇方法確定調(diào)優(yōu)參數(shù)。共表達數(shù)據(jù)可以富集不同癌癥的基因表達信息,這有助于對每種癌癥中的中樞基因進行功能性分析;贗DCG網(wǎng)絡(luò)方法確定的功能基因具有相似或相同的表達模式,這有助于揭示泛癌癥研究中潛在分子機制以及其差異共表達模式。
【學(xué)位授予單位】:華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:Q811.4;R73-3

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本文編號:2751718

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