【摘要】：轉(zhuǎn)錄因子(Transcription factor,TF)在調(diào)控基因表達(dá)的過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用,通過(guò)與基因上游特定序列結(jié)合,從而影響目的基因的表達(dá)時(shí)間、表達(dá)位置以及表達(dá)強(qiáng)度。實(shí)際上,多個(gè)轉(zhuǎn)錄因子之間會(huì)形成復(fù)雜的組合模式來(lái)參與基因的表達(dá)調(diào)控過(guò)程。為了系統(tǒng)的分析轉(zhuǎn)錄因子組合與基因的表達(dá)水平之間存在的關(guān)系,以GM12878(人類B淋巴細(xì)胞)作為研究對(duì)象,利用兩種表達(dá)數(shù)據(jù)得到了基因的表達(dá)水平,通過(guò)取交集的方法構(gòu)建了高表達(dá)和低表達(dá)基因數(shù)據(jù)集。從ENCODE數(shù)據(jù)庫(kù)中下載了已知的83種轉(zhuǎn)錄因子的ChIP-seq數(shù)據(jù),計(jì)算了轉(zhuǎn)錄因子對(duì)目標(biāo)基因的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,據(jù)此建立了高表達(dá)、低表達(dá)基因集合的轉(zhuǎn)錄因子互作網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)可視化軟件Cytoscape進(jìn)行可視化。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的篩選,發(fā)現(xiàn)在高表達(dá)基因的轉(zhuǎn)錄因子相互作用網(wǎng)絡(luò)中BCL11A占有重要地位,以及高表達(dá)特異相互作用NFYA-NFYB-SP1。我們發(fā)現(xiàn),在調(diào)控基因表達(dá)時(shí)一定數(shù)量的轉(zhuǎn)錄因子之間形成子模塊形式,研究共得到3個(gè)高表達(dá)特異的子模塊和3個(gè)非特異的子模塊。然后,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs:Convolution Neural Networks),以模塊中所有轉(zhuǎn)錄因子的信號(hào)作為特征,預(yù)測(cè)了基因的表達(dá)水平。我們發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè)效果最好的非特異子模塊A(ATF2、BATF、IRF4、BCL11A、NFIC、FOXM1)平均AUC值為89.33%,特異子模塊F(TCF12、TCF3、PML、TAF1、POU2F2)的預(yù)測(cè)效果次之(平均AUC值為87.56%)。最后,將模塊內(nèi)轉(zhuǎn)錄因子的信號(hào)進(jìn)行融合,并利用模塊特征進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),發(fā)現(xiàn)3個(gè)高表達(dá)特異的子模塊AUC值升高,而其余3個(gè)非特異的模塊AUC值則下降。這一結(jié)果進(jìn)一步表明,對(duì)具有高表達(dá)特異性的3個(gè)子模塊中的轉(zhuǎn)錄因子存在密切的相互作用形式。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：Q75
【圖文】：

內(nèi)蒙古大學(xué)碩士畢業(yè)論文NA 之間存在的影響的一種新思路，也經(jīng)常被作為研究轉(zhuǎn)錄因子的一種方法。ChIP-seq 技術(shù)則由傳統(tǒng)的 ChIP 技術(shù)與第二代測(cè)基因組內(nèi)高效率的篩選與組蛋白、轉(zhuǎn)錄因子等存在作用的 DNhIP-seq 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)單堿基的分辨率，能夠有效的分析重復(fù)基求不高。術(shù)的原理是：通過(guò)借助 ChIP 技術(shù)，富集目的蛋白所結(jié)合的 DN相應(yīng)的文庫(kù)；接下來(lái)上一步篩選得到的 DNA 片段將被進(jìn)行高列標(biāo)簽將精準(zhǔn)地定位到基因組上，以便達(dá)到獲得整個(gè)基因組范子等存在作用的 DNA 區(qū)段的信息。

最終得到高表達(dá)基因 2358 個(gè)，低表達(dá)基因 2238，并將這些基因作為高表達(dá)和低表達(dá)基因的數(shù)據(jù)集(圖2.1)。其中，RPKM 的定義如下：niniCLMR P K M 9110（2.1）其中，iM 為每個(gè)基因的第 i 個(gè)外顯子的 reads 數(shù)，C 為測(cè)序深度，nL 代表每個(gè)基因外顯子的平均長(zhǎng)度。High expression genes Low expression genes圖 2.1 高低表達(dá)水平基因集合Fig 2.1 The gene sets with high and low expression level77. 5%73. 6%

圖 2.2 TF-Gene 矩陣的構(gòu)建流程ig 2.2 The workflow to build the TF-Gene matrix建轉(zhuǎn)錄因子共調(diào)控網(wǎng)絡(luò)orrelation Network Analysis）可以采用基因的表常，處于一個(gè)基因網(wǎng)絡(luò)中的基因普遍有著相似達(dá)方式存在很大不同。通過(guò)把基因構(gòu)建成不同證實(shí)某一類基因在表達(dá)過(guò)程中發(fā)揮什么作用，學(xué)方面已取得廣泛應(yīng)用，它的很多功能都是通DEGseq 包和建立 TF 共調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的 WGCNA 包和學(xué)習(xí)，能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算、分析和預(yù)測(cè)等需求，

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本文編號(hào)：2766914