【摘要】：Causal基因的推斷在理論和實踐中都有重要意義,包括闡明生理過程尤其是人類疾病的機理,以及作物改良和疾病的治療等,因此相應統(tǒng)計學方法的開發(fā)至關重要�，F(xiàn)有的causal基因推斷方法根據(jù)利用的數(shù)據(jù)類型和統(tǒng)計方法,大致可分三類:基于基因組的方法、基于其他組學數(shù)據(jù)和多組學數(shù)據(jù)的方法,以及基于網絡的方法。方法繁雜多樣,改進層出不窮,但仍然存在一些問題。一則這些方法無法同時形式化地容納多種組學數(shù)據(jù);二則這些方法并不孤立,但是這些方法間的聯(lián)系并沒有得到清楚闡釋。鑒于此,本文開發(fā)了一個名為MultCausal的causal基因推斷方法。主要思路是將多種組學數(shù)據(jù)以矩陣乘法的形式定義為設計矩陣Z,將Z矩陣帶入線性模型運算求解,各基因P值取負對數(shù),其相對大小即為causal基因的相對概率。為驗證該方法的有效性,本文首先從現(xiàn)有三類方法中各選取一個代表(線性回歸、GSMR、GeneRank),與MultCausal一起,在模擬數(shù)據(jù)和擬南芥開花時間數(shù)據(jù)集中加以比較。與三種方法相比,MultCausal效果有所提升,能夠在控制假陽性率的同時保持較高的效力。隨后本文探討了MultCausal和三種方法的聯(lián)系,形式上證明了MultCasual和線性模型、GSMR的等價性,并利用模擬證明了MultCausal和GeneRank的相關性。此外還從SVR的核技巧中得到的啟發(fā),將Z變成f(Z),顯式地賦予設計矩陣非線性結構,從而提升了MultCausal的表現(xiàn)。
【學位授予單位】：華中農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q811.4
【圖文】：

DNA ——> meDNA——>RNA ——> 蛋白質圖 1.1 生物中信息流的一條路徑Figure 1.1Apathway of information flow of life于此，各種從其他組學數(shù)據(jù)推斷 causal gene 的方法也都想方設法利用，而不是單單利用某個組學數(shù)據(jù)（如 TWAS）。因而利用基因組學以外基本上都呈現(xiàn)出多組學的特點。這些方法和真正的多組學方法還是有本質不同。基因組信息的利用是組學數(shù)據(jù)，如果其他組學數(shù)據(jù)充分，可以不考慮基因組信息。而多組的組學數(shù)據(jù)共同納入模型當中，各個組學數(shù)據(jù)都是不可或缺的（如孟。之，關鍵差別在于模型中是否包含基因組以外的變量。S 是 Gusev 等開發(fā)的一種方法，其主要原理如圖 1.2 所示。

圖 1.4 Camoco 原理示意圖（引用自（Schaefer et al. 2018））Figure 1.4 Illustration of Camoco(Cited from Schaefer et al. 2018))1.3.2.3 利用網絡擴散推斷 causal 基因如果已經有了關于 causal 基因的部分信息，就能利用網絡的模塊性，推斷更causal 基因的信息。這種方法和模塊法十分類似，關鍵不同在于已經擁有 causal 因的部分知識，并以此作為出發(fā)點，試圖獲取更多 causal 基因的知識。網絡擴散最簡單的一種策略是“相似相鄰”。即將已知 causal gene 的最近（direct neighbor）也視為 causal gene（Wang 2010）。但是這種方法的假陽性和假性都很高（Cowen et al. 2017）。最近鄰法的一個變形是最短路徑（shortest path）法。即放松最近鄰的要求，不要最近，而是選擇最短路徑在一定范圍（最近鄰的最短路徑為 1）內的 gene 視

代碼可以在 https://github.com/Linghan-Jiang/MultCausal 找到。 MultCausal 的效果，首先構造模擬數(shù)據(jù)，預先假定關于 caus生表型，觀察各方法能否有效地檢測到假定的 causal 基因。hu et al. 2018）的工作，構造了兩個由 SNP、基因和表型三個涉及的擬南芥數(shù)據(jù)參見 2.5 節(jié)。 1：causal 模型 = ( ) = ( )

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