癌癥種類繁多,日益頻發(fā),嚴重威脅了人類的生命健康.它的致病原因復雜多變,難以識別,治愈情況也不理想.早診斷早治療可以提高癌癥患者的生存率,但是受多方面因素的影響,很多癌癥患者確診時已處于中晚期,5年生存率很低.隨著機器學習算法以及生物信息學的不斷發(fā)展,利用基因表達數(shù)據(jù)對癌癥診斷標志物的識別以及腫瘤進展階段的研究,逐漸成為人們關(guān)注的熱點之一,也對癌癥早期診斷有著積極深遠的意義.本研究旨在通過對大量芯片數(shù)據(jù)的分析,高通量篩選出癌癥的特異性表達的基因,鑒定早期非小細胞肺癌的診斷標志物,同時研究腫瘤進展階段的有效分類,提高癌癥分期的分類精度.針對這兩個方面,本文通過大量的文獻研究,進行了如下工作:（1）對從GEO數(shù)據(jù)庫中下載的76例早期非小細胞肺癌的重要基因表達數(shù)據(jù)進行了一系列的生物信息學分析,其中包括腺癌樣本40例,鱗狀細胞癌樣本16例,健康樣本20例.為了確定診斷的特異性標志物,我們將兩種亞型分別與正常樣本進行比較,以確定基因表達特征.通過無監(jiān)督的多維定標分類分析,我們發(fā)現(xiàn)樣本按照疾病亞型很好地聚類.基于分類結(jié)果,通過線性模型擬合和經(jīng)驗貝葉斯方法進行統(tǒng)計推斷,共分析篩選出486個與該癌癥相... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文結(jié)構(gòu)安排及創(chuàng)新點
第2章 基礎(chǔ)理論知識
    2.1 基因表達譜數(shù)據(jù)
    2.2 基因表達數(shù)據(jù)庫
    2.3 生物信息學
    2.4 特征選擇
    2.5 分類分析
第3章 關(guān)于早期非小細胞肺癌患者潛在診斷標志物的研究
    3.1 材料與方法
    3.2 結(jié)論
    3.3 討論
第4章 基于基因表達數(shù)據(jù)的特征選擇和分類方法在腫瘤進展階段的研究
    4.1 材料與方法
    4.2 結(jié)論
    4.3 數(shù)據(jù)驗證
    4.4 討論
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間的科研成果
致謝



本文編號：3664688