發(fā)布時(shí)間：2020-10-16 20:51

　　 本文的工作是基于表達(dá)數(shù)據(jù)的腫瘤標(biāo)志物的計(jì)算識(shí)別與分析，分別對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)和miRNA表達(dá)數(shù)據(jù)兩方面內(nèi)容進(jìn)行了分析。 本文提出了基于過(guò)濾(filter)方法的改進(jìn)的特征選擇算法，并應(yīng)用到成對(duì)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中。首先，采用改進(jìn)的成對(duì)t-test (paired t-test)方法來(lái)計(jì)算基因與樣本間的統(tǒng)計(jì)顯著性，使用癌癥樣本和正常樣本的比值來(lái)代替原始方法中的差值運(yùn)算來(lái)得到每個(gè)基因的差異表達(dá)量。然后，計(jì)算每個(gè)基因的基于FDR的q-value值作為衡量該基因的統(tǒng)計(jì)顯著性的量化指標(biāo)。最后，使用Pearson相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量基因間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，去除了基因列表中的冗余基因的影響，通過(guò)最優(yōu)化q-value值和冗余衡量值間的表達(dá)式，最終選取了特征基因的集合列表。評(píng)估過(guò)程中使用了六種癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)集對(duì)算法的有效性與穩(wěn)定性等方面進(jìn)行了全面的評(píng)估。 本文對(duì)基于表達(dá)數(shù)據(jù)的miRNA癌癥標(biāo)志物進(jìn)行了綜合的計(jì)算識(shí)別與分析。主要集中在兩個(gè)方面，對(duì)單一癌癥類型的特異miRNA標(biāo)志物和多種癌癥類型間共同的miRNA標(biāo)志物的識(shí)別，主要工作包括：1)對(duì)于每一種特定的癌癥類型識(shí)別差異表達(dá)的miRNA；2)差異表達(dá)的循環(huán)miRNA的識(shí)別；3)組合的miRNA標(biāo)志物識(shí)別；4) miRNA靶基因pathway富集分析等。為了更具有廣泛性，本文使用了八種癌癥早期階段的成對(duì)的表達(dá)數(shù)據(jù)集，綜合分析結(jié)果表明本文識(shí)別的某些miRNA標(biāo)志物和癌癥的關(guān)系十分密切，可以為血液中臨床診斷的miRNA標(biāo)志物提供潛在的候選集合。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.4
【部分圖文】：

圖 4.1 miRNA 標(biāo)志物識(shí)別與分析流程圖4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果4.5.1 每種癌癥類型差異表達(dá) miRNA 的識(shí)別與分析為了研究 miRNA 在癌癥發(fā)生、發(fā)展中的作用，我們對(duì)每一種癌癥類型的差異表達(dá)的 miRNA 都進(jìn)行了識(shí)別。由于在腫瘤形成和發(fā)展中積累了各種變化，不同的癌癥可能具有它們特有的差異表達(dá)的 miRNA。這些 miRNA 在癌癥的形成和發(fā)展過(guò)程中參與了一系列生物過(guò)程。與基因標(biāo)志物的識(shí)別類似，越來(lái)越多的特異的 miRNA 被識(shí)別并應(yīng)用于癌癥的預(yù)防和診斷。1. 每種癌癥類型早期階段的差異表達(dá) miRNA 的識(shí)別在這一部分中，使用在方法 4.4.1 節(jié)中提到的策略，來(lái)識(shí)別差異表達(dá)的 miRNA。共收集了八種癌癥的 miRNA 表達(dá)數(shù)據(jù)，包括前列腺癌、乳腺癌、肺癌、肝癌等，具體信
【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2843760