發(fā)布時(shí)間：2018-03-29 21:28

  本文選題：生物復(fù)雜系統(tǒng)　切入點(diǎn)：粒計(jì)算　出處：《江南大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：后人類基因組時(shí)代,人們對(duì)生命規(guī)律有了深入了解,挖掘生物數(shù)據(jù)的有效信息成為生命科學(xué)等領(lǐng)域的熱點(diǎn),推動(dòng)著生物信息快速發(fā)展。其主要包括單個(gè)生物分子序列、結(jié)構(gòu)和功能的研究,以及以組學(xué)為基礎(chǔ)的生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的探索,分析生物分子的交互作用和模塊的結(jié)構(gòu)功能。對(duì)生命復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)信息的提取和系統(tǒng)的簡(jiǎn)約,有利于用較低成本探索生物分子的調(diào)控或代謝機(jī)制。粒計(jì)算在信息處理和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著重要作用,利用粗�；枷肟梢詮牟煌瑢哟畏治龊徒鉀Q復(fù)雜問題�；诓煌叨鹊纳飶�(fù)雜系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)分析和功能研究是生物信息領(lǐng)域重要課題。本文主要研究基于粒計(jì)算的生物復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)約和信息提取,分別從大樣本數(shù)據(jù)集和高維樣本空間兩方面探索,研究?jī)?nèi)容如下:1.基于流感病毒系統(tǒng),在提取流感病毒特征屬性的基礎(chǔ)上,給出多蛋白序列間相似性度量指標(biāo),提出病毒系統(tǒng)層次遞階結(jié)構(gòu)構(gòu)建算法,并且定義層次聚類指標(biāo)確定最佳聚類數(shù);其次,基于粗�；枷�,采用距離最近原則,提取病毒系統(tǒng)標(biāo)簽;進(jìn)一步利用層次聚類算法,構(gòu)造出流感病毒主干進(jìn)化樹。數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,具有宿主相同、時(shí)間跨度較小、爆發(fā)地點(diǎn)相近的流感病毒更傾向于處于相同的分支,從而驗(yàn)證方法在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)提取中的有效性。2.建立了基于粒度空間理論的結(jié)構(gòu)聚類分析和最優(yōu)層次結(jié)構(gòu)的理論、方法研究。采用粗粒度的觀點(diǎn),引入類內(nèi)偏差和類間偏差指標(biāo)來度量粒度空間各層次(不同粒度)間的差異,并且探究它們性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上,提出層次評(píng)價(jià)指標(biāo),并建立了確定最佳粒度的優(yōu)化模型。進(jìn)一步,給出了提取系統(tǒng)最優(yōu)層次結(jié)構(gòu)的算法,通過新算法可獲得數(shù)據(jù)系統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)。最后,設(shè)計(jì)一個(gè)新的分類器,用于實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較和評(píng)價(jià)。通過流感病毒系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:流感病毒系統(tǒng)多層結(jié)構(gòu)的病毒標(biāo)簽?zāi)軌蛴行Ы普麄�(gè)系統(tǒng)。3.針對(duì)高維的乳腺癌基因表達(dá)數(shù)據(jù),探索與免疫組化(IHC)分子定義的乳腺癌亞型相關(guān)的差異表達(dá)基因。在初步篩選的乳腺癌亞型差異表達(dá)基因基礎(chǔ)上,以分類準(zhǔn)確率最高為目標(biāo),通過降維的方法,挑選出包括119個(gè)m RNA和20個(gè)mi RNA的特征基因,將特征基因和其他已有的基因集進(jìn)行亞型識(shí)別比較,最后利用通路和網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)分析,特征基因富集于癌癥相關(guān)通路且關(guān)鍵乳腺癌基因在基因網(wǎng)絡(luò)中連接緊密,有效探索乳腺癌分型過程特征基因的作用。4.探索乳腺癌亞型對(duì)間的差異和內(nèi)在聯(lián)系�？紤]ER和HER2狀態(tài)在乳腺癌分型中的作用,構(gòu)建基于IHC分子的乳腺癌亞型識(shí)別決策樹�；谝褬�(gòu)建決策樹,利用亞型對(duì)間差異分析,獲得30個(gè)m RNA和7個(gè)mi RNA特征基因,使得在免疫組化和基因表達(dá)不同層次乳腺癌亞型識(shí)別建立聯(lián)系。利用特征基因集進(jìn)行其他數(shù)據(jù)集的乳腺癌亞型識(shí)別。通路和網(wǎng)絡(luò)的分析用來探索特征基因間的功能和聯(lián)系,進(jìn)一步挖掘乳腺癌亞型在分型和治療中潛在聯(lián)系。本文創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出了最優(yōu)層次結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo),并且從理論上進(jìn)行證明其為全局最優(yōu),可用于復(fù)雜系統(tǒng)層次遞階結(jié)構(gòu)構(gòu)建和系統(tǒng)簡(jiǎn)約;2.通過選取特征基因數(shù)較少,亞型識(shí)別準(zhǔn)確率最高為目標(biāo),采用逐步降維方法來探究與乳腺癌亞型相關(guān)的疾病基因,并且探究特征基因癌癥中的生物顯著性;3.考慮乳腺癌分型過程,依據(jù)IHC分子構(gòu)建決策樹,識(shí)別亞型對(duì)間差異基因,有助于分析乳腺癌亞型間的差異和潛在關(guān)系。
[Abstract]:This paper studies the structure and function of biological complex system based on particle - size spatial theory . 4 . To explore the role of ER and HER2 status in breast cancer typing .

【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：Q811.4

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本文編號(hào)：1682958