本文關(guān)鍵詞： microRNA 復(fù)雜生物網(wǎng)絡(luò) 疾病 網(wǎng)絡(luò)聚類　出處：《濟(jì)南大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：miRNA是近幾年生物信息學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。它在人類疾病的產(chǎn)生、發(fā)展等過程中都起到非常關(guān)鍵的作用。雖然可以通過生物實(shí)驗(yàn)的方法挖掘出某些致病miRNA，但是這里面往往會(huì)存在兩方面的問題，首先實(shí)驗(yàn)方法的代價(jià)高、周期長；其次對(duì)于挖掘出的致病miRNA，如何確定哪些是最關(guān)鍵的致病miRNA。本文從生物信息需學(xué)的角度提出了一種尋找關(guān)鍵致病miRNA的方法，從而能夠利用預(yù)測分析的方法為miRNA研究者的生物實(shí)驗(yàn)提供一定的指導(dǎo)，進(jìn)而為基因疾病的診斷、藥物的開發(fā)提供一定的依據(jù)。 本文的研究工作包括三個(gè)部分。首先，我們從相關(guān)的生物信息數(shù)據(jù)庫及參考文獻(xiàn)中收集了miRNA和靶基因的關(guān)系對(duì)，miRNA和疾病的關(guān)系對(duì)，以及關(guān)鍵miRNA和疾病的關(guān)系對(duì)，整理成了三個(gè)數(shù)據(jù)集：miR2Target、miR2Disease和keyMiR2Disease。數(shù)據(jù)集miR2Target用來構(gòu)建整個(gè)miRNA生物網(wǎng)絡(luò)，雖然它并不能完全反映人體內(nèi)所有miRNA構(gòu)成的生物網(wǎng)絡(luò)，但是該網(wǎng)絡(luò)卻一定是這個(gè)大的生物網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)真實(shí)子集，能真實(shí)反映它包含的miRNA之間的關(guān)系，是我們進(jìn)行后續(xù)研究的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集miR2Disease被用來在miRNA生物網(wǎng)絡(luò)中提取出某種疾病的致病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)，這一過程的實(shí)現(xiàn)建立在miRNA的基本功能不變性上。數(shù)據(jù)集keyMiR2Disease被用來評(píng)價(jià)和控制疾病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)的演化。其次，我們?cè)跀?shù)據(jù)集miR2Target上，利用二部圖的方法，構(gòu)建了一個(gè)miRNA生物網(wǎng)絡(luò)，即如果兩個(gè)miRNA的靶基因集合有相同的部分或它們的靶基因在蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)上顯著互作或它們的靶基因在GO功能類上顯著互作，，則我們都在這個(gè)miRNA之間建立一條連接邊，并依據(jù)具體情況給這條邊賦予權(quán)值。最后，我們?cè)谏鲜鰳?gòu)建的miRNA生物網(wǎng)絡(luò)上利用數(shù)據(jù)集miR2Disease的信息提取出某種疾病的致病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)，由于這種網(wǎng)絡(luò)中包含的致病miRNA的數(shù)量也是比較大的，不能鎖定那些關(guān)鍵的miRNA，所以接下來，我們利用數(shù)據(jù)集keyMiR2Disease中的信息，并通過網(wǎng)絡(luò)聚類演化的方法在致病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)中找到了一個(gè)包含大部分關(guān)鍵致病miRNA的最小集合。 按照上述過程，本文構(gòu)建了一個(gè)含有233個(gè)結(jié)點(diǎn)，7066條邊的miRNA生物網(wǎng)絡(luò)，它是一個(gè)有權(quán)無向圖。在這個(gè)生物網(wǎng)絡(luò)中有11個(gè)miRNA的度為零，hsa-mir-21和hsa-let-7a間的連接權(quán)值最大為60。以疾病Autoimmune Diseases為例，本文在miRNA生物網(wǎng)絡(luò)中提取出一個(gè)含有38個(gè)結(jié)點(diǎn)的致病miRNA網(wǎng)絡(luò)，然后依據(jù)keyMiR2Disease中的信息，按照不同的邊的權(quán)值下限對(duì)致病miRNA網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行演化，最后得到一個(gè)含有13個(gè)結(jié)點(diǎn)，8個(gè)關(guān)鍵miRNA的小網(wǎng)絡(luò)，在演化的過程中有5個(gè)記錄的關(guān)鍵miRNA丟失。在對(duì)miR2Disease中的疾病進(jìn)行相同的分析后，我們發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵致病miRNA在致病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)中一般處在較低的層次上，而且關(guān)鍵致病miRNA在致病miRNA生物網(wǎng)絡(luò)中一般具有較大的簇系數(shù)和平均度值。
[Abstract]:MiRNA is a hot topic in the field of bioinformatics in recent years. Although some pathogenic miRNAs can be mined through biological experiments, there are often two problems in this process: first, the cost of experimental methods is high and the period is long; Secondly, how to determine which of the most critical pathogenic miRNAs are the most important pathogenic miRNAs. In this paper, we propose a method to find the key pathogenic miRNA from the perspective of biological information. Thus the method of predictive analysis can be used to provide some guidance for the biological experiments of miRNA researchers and then to provide some basis for the diagnosis of genetic diseases and the development of drugs. First of all, we collected the relationship between miRNA and target gene and disease, and the key miRNA and disease from the relevant biological information database and reference. The data set miR2Target is used to construct the entire miRNA biological network. Although it does not fully reflect the biological network of all miRNA in the human body, it must be a true subset of this large biological network. The data set miR2Disease is used to extract the disease-causing miRNA biological network from the miRNA biological network. The realization of this process is based on the basic functional invariance of miRNA. The data set keyMiR2Disease is used to evaluate and control the evolution of disease miRNA biological network. Secondly, we construct a miRNA biological network on the dataset miR2Target by using bipartite graph method. That is, if the target gene sets of two miRNA have the same part or their target genes interact significantly on protein interaction networks, or if their target genes interact significantly on go functional classes, then we both establish a connecting edge between the miRNA. Finally, we use the data set miR2Disease information to extract the disease-causing miRNA biological network on the miRNA biological network. Because the number of disease-causing miRNA in this network is also large enough to lock down key miRNAs, we then take advantage of the information in the dataset keyMiR2Disease. A minimal set containing most of the key pathogenicity miRNA was found in the pathogenetic miRNA biological network by the method of network clustering evolution. According to the above process, a miRNA biological network with 233 nodes and 7066 edges is constructed. It is a right undirected graph. In this biological network, there are 11 miRNA whose degree is zero hsa-mir-21 and the maximum connection weight between hsa-let-7a is 60. Taking the disease Autoimmune Diseases as an example, a disease-causing miRNA network with 38 nodes is extracted from the miRNA biological network. Then according to the information in keyMiR2Disease, according to the lower limit of different edge weights, the disease-causing miRNA network is evolved. Finally, a small network with 13 nodes and 8 key miRNA is obtained. In the course of evolution, five key miRNA records were lost. After the same analysis of the disease in miR2Disease, we found that the key pathogenic miRNA is generally at a lower level in the pathogenic miRNA biological network. And the key pathogenic miRNA in the pathogenic miRNA biological network generally has a large cluster coefficient and average value.
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R346

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本文編號(hào)：1513403