癌癥主要由生命體存活過程中體細(xì)胞突變加速積累引起,癌癥研究的一個(gè)關(guān)鍵步驟是區(qū)分驅(qū)動(dòng)突變和驅(qū)動(dòng)基因,這些突變和驅(qū)動(dòng)基因?qū)е履[瘤從正常狀態(tài)向惡性狀態(tài)轉(zhuǎn)變。研究發(fā)現(xiàn)盡管個(gè)體腫瘤表現(xiàn)出多樣性的體細(xì)胞移植和拷貝數(shù)變化,但是這些事件傾向于影響有限數(shù)量的生物學(xué)通路,癌癥基因傾向于聚集在有限的基本生物學(xué)通路中,并且基因水平的多樣性和復(fù)雜性在通路水平顯著降低。因此近年來更多的研究關(guān)注于識別驅(qū)動(dòng)通路和模塊而不是單個(gè)基因。此外,像基因一樣,個(gè)體通路不能單獨(dú)承擔(dān)生命活動(dòng)。在癌癥發(fā)展期間,多條驅(qū)動(dòng)通路很可能協(xié)同地參與正常細(xì)胞向腫瘤的轉(zhuǎn)化過程�，F(xiàn)有驅(qū)動(dòng)通路識別方法大多只針對單一的驅(qū)動(dòng)通路。由于單一突變數(shù)據(jù)可提供的信息有限以及現(xiàn)有的通路互作信息尚不完整,給協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路的識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)。本文結(jié)合多組學(xué)生物數(shù)據(jù),進(jìn)行協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別研究,主要工作如下:（1）針對多維組學(xué)生物數(shù)據(jù)利用不足的問題,提出一種基于矩陣分解和三元隨機(jī)游走的協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別方法（CoDP）。該方法首先在基因和microRNA（miRNA）表達(dá)數(shù)據(jù)上,引入基因互作和基因-miRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行協(xié)同矩陣分解,得到與疾病相關(guān)的基因-miRNA模塊... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 單通路識別方法
        1.2.2 協(xié)同通路識別方法
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 驅(qū)動(dòng)通路識別相關(guān)知識
    2.2 多組學(xué)數(shù)據(jù)
    2.3 通路常用數(shù)據(jù)庫
    2.4 驅(qū)動(dòng)通路評價(jià)指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于矩陣分解和三元隨機(jī)游走的協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別
    3.1 CoDP方法介紹
        3.1.1 矩陣分解
        3.1.2 三元隨機(jī)游走
        3.1.3 最大覆蓋識別驅(qū)動(dòng)通路
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.2.1 數(shù)據(jù)集
        3.2.2 協(xié)同模塊分析
        3.2.3 協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路分析
        3.2.4 對比實(shí)驗(yàn)分析
    3.3 本章小結(jié)
4 基于整數(shù)線性規(guī)劃和馬爾科夫聚類的協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別
    4.1 CDPath方法概述
        4.1.1 協(xié)同驅(qū)動(dòng)模塊識別
        4.1.2 通路互作網(wǎng)絡(luò)上的馬爾科夫聚類
        4.1.3 協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.2.1 數(shù)據(jù)集
        4.2.2 模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分析
        4.2.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分析
        4.2.4 對比實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 本章小結(jié)
5 基于貪心互斥和雙聚類的協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別
    5.1 Co Path方法概述
        5.1.1 互斥模塊識別
        5.1.2 雙正則雙聚類
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.2.1 數(shù)據(jù)集
        5.2.2 互斥模塊分析
        5.2.3 協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路分析
        5.2.4 對比實(shí)驗(yàn)分析
    5.3 本章小結(jié)
6 基于基因、miRNA和通路的協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路識別方法
    6.1 CDPathway方法概述
        6.1.1 基因引力模型
        6.1.2 三元矩陣分解
    6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        6.2.1 數(shù)據(jù)集
        6.2.2 候選基因分析
        6.2.3 重構(gòu)矩陣分析
        6.2.4 協(xié)同驅(qū)動(dòng)通路分析
        6.2.5 對比實(shí)驗(yàn)分析
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 論文展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
發(fā)表論文及參加課題一覽表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于突變基因網(wǎng)絡(luò)的致癌驅(qū)動(dòng)通路檢測算法[J]. 吳昊.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(06)

碩士論文
[1]基于多組學(xué)數(shù)據(jù)的癌癥驅(qū)動(dòng)通路識別算法研究[D]. 蔡齊榮.廣西師范大學(xué) 2019



本文編號：3175623