癌癥是一種復(fù)雜的疾病,對(duì)人類生命構(gòu)成嚴(yán)重威脅。高通量測(cè)序技術(shù)的突破降低了癌癥診斷、臨床治療和預(yù)后預(yù)測(cè)等方面的研究成本。整合多組學(xué)高通量數(shù)據(jù),讓癌癥研究系統(tǒng)且全面的分析成為了可能,癌癥生成過(guò)程也得到了更深層次和更完整的研究。從遺傳學(xué)的角度分析,癌癥的產(chǎn)生是基因突變不斷選擇、累積的結(jié)果。因此,通過(guò)整合多組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘與癌癥相關(guān)的基因和驅(qū)動(dòng)癌癥的基因,成為研究癌癥致病機(jī)制的熱點(diǎn)。本文提出了兩種識(shí)別驅(qū)動(dòng)基因的方法,主要工作包括以下兩點(diǎn):(1)提出一種基于重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)基因方法(GCommunity),用來(lái)挖掘具有重疊性質(zhì)的基因社區(qū)并識(shí)別與癌癥相關(guān)的驅(qū)動(dòng)基因。該方法首先采用EMDomics對(duì)具有高異質(zhì)性的癌癥數(shù)據(jù)進(jìn)行差異表達(dá)分析,篩選出顯著差異表達(dá)的基因作為輸入基因;然后對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行吉布斯采樣聚類(Gibbs sampler)構(gòu)建基因相互作用網(wǎng)絡(luò),并加入蛋白質(zhì)相互作用(PPI)數(shù)據(jù),使得基因相互作用網(wǎng)絡(luò)的信息更加完善;通過(guò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的算法挖掘最終的基因社區(qū);通過(guò)對(duì)拷貝數(shù)變異數(shù)進(jìn)行頻率計(jì)算選出癌癥的候選驅(qū)動(dòng)基因,再利用回歸樹(shù)模型建立候選驅(qū)動(dòng)基因和基因社區(qū)之間的調(diào)控機(jī)制,從而獲得最終的癌癥...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 高通量數(shù)據(jù)介紹
        2.1.1 基因表達(dá)數(shù)據(jù)
        2.1.2 拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)
        2.1.3 蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)
        2.1.4 體細(xì)胞突變數(shù)據(jù)
    2.2 關(guān)于數(shù)據(jù)整合的方法
        2.2.1 回歸法
        2.2.2 矩陣分解法
        2.2.3 相關(guān)性分析法
    2.3 癌癥驅(qū)動(dòng)突變識(shí)別方法
        2.3.1 基于模塊網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)突變識(shí)別方法
        2.3.2 基于體細(xì)胞突變的驅(qū)動(dòng)突變識(shí)別方法
    2.4 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
        2.4.1 團(tuán)擴(kuò)散法
        2.4.2 標(biāo)簽傳播方法
        2.4.3 種子擴(kuò)散方法
        2.4.4 算法性能總結(jié)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別方法
    3.1 基于重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別
        3.1.1 基因的差異表達(dá)分析
        3.1.2 構(gòu)建基因相互作用網(wǎng)絡(luò)
        3.1.3 重疊基因社區(qū)的識(shí)別
        3.1.4 候選調(diào)控基因的選擇
        3.1.5 驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別
        3.1.6 方法小結(jié)
    3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.2.1 數(shù)據(jù)概述及預(yù)處理
        3.2.2 基因社區(qū)結(jié)果
        3.2.3 基因社區(qū)的生存分析
        3.2.4 基因社區(qū)的劃分評(píng)估
        3.2.5 基因社區(qū)的功能分析
        3.2.6 驅(qū)動(dòng)基因的識(shí)別
        3.2.7 驅(qū)動(dòng)基因癌癥預(yù)測(cè)分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于體細(xì)胞突變的癌癥驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別方法
    4.1 基于體細(xì)胞突變的癌癥驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別
        4.1.1 背景噪聲處理
        4.1.2 突變分?jǐn)?shù)的計(jì)算
        4.1.3 突變影響得分的計(jì)算
        4.1.4 驅(qū)動(dòng)突變識(shí)別
    4.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
        4.2.2 驅(qū)動(dòng)基因識(shí)別
        4.2.3 致癌基因和抑癌基因的識(shí)別
        4.2.4 驅(qū)動(dòng)基因功能性分析
        4.2.5 癌癥類型的共性分析
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和參加科研情況
致謝



本文編號(hào)：3917619