疾病狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別是臨床癌癥研究一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的研究方向,癌癥狀態(tài)的識(shí)別對(duì)于癌癥及時(shí)發(fā)現(xiàn)、治療方案的設(shè)計(jì)及預(yù)后的生存分析都具有重要的意義。傳統(tǒng)臨床指標(biāo)如雌激素水平、黃體酮等來(lái)識(shí)別疾病狀態(tài)面臨的困難是分類精度不高。隨著基因組、轉(zhuǎn)錄組,蛋白質(zhì)組、代謝組及其它各種修飾組學(xué)數(shù)據(jù)的出現(xiàn),為癌癥的分類提供新機(jī)遇�；诨虮磉_(dá)譜數(shù)據(jù)的分類方法研究可以分為二類:單基因分析,主要思想是根據(jù)全基因組的基因表達(dá)值構(gòu)建分類器,其不足點(diǎn)是癌癥標(biāo)志物的一致性很差,不同的數(shù)據(jù)集得到的癌癥標(biāo)志物的重疊性較差;功能模塊分析,隨著蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò),代謝網(wǎng)絡(luò)等生物數(shù)據(jù)不斷的發(fā)展,基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)的癌癥識(shí)別方法研究是針對(duì)功能模塊里的基因進(jìn)行分析研究,已有的方法的主要是對(duì)基因在功能模塊網(wǎng)絡(luò)里表達(dá)差異分析,其缺點(diǎn)是沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)中基因間的相互作用關(guān)系。本文集合已有的方法,提出了一個(gè)基于基因和基因間互作通路活性（Pathway activity based on genes and their interactions,PAGI）的推斷方法來(lái)挖掘重要通路中基因和基因之間的相互作用信息,并推斷通路的活性。PAGI方法在單個(gè)重要通路上運(yùn)行... 

【文章來(lái)源】：溫州大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

PAC方法推斷通路活性工作流程圖

14圖 2-3 基于蛋白質(zhì)子網(wǎng)絡(luò)推斷通路活性的工作流程[19]2-3 The workflow of inference pathway activity based on protein-network[19]蛋白質(zhì)子網(wǎng)絡(luò)的方法能夠找到具有顯著差異的子網(wǎng)絡(luò)，顯著子網(wǎng)絡(luò)模塊的形式出現(xiàn)差異表達(dá)。該方法得到了較好的分類性能，比之前

圖 2-4：利用概率推斷通路活性的工作流程[24]Figure2-4 The workflow of inference pathway activity based on probability[24]取 50 個(gè)顯著表達(dá)的通路，算出它們的通路活性和 t 統(tǒng)計(jì)量的 t 值。依


本文編號(hào)：3026703