牙髓干細(xì)胞(DPSCs)是存在于牙髓中的干細(xì)胞,并且具有與骨髓細(xì)胞相同的更新和分化特性。因此,DPSCs可用于各種疾病的未來再生醫(yī)療。然而,當(dāng)在培養(yǎng)基中促進(jìn)其分化時,DPSCs在長期傳代期間會逐漸喪失其分化能力。故研究者們一直致力于探究影響其分化能力的關(guān)鍵基因,DPSCs的分化伴隨的是一個多基因共同參與的復(fù)雜生物學(xué)過程,而傳統(tǒng)的方法只能對單個基因做出分子水平上的局部解釋,無法通過基因間的相互作用揭示更為全面的系統(tǒng)整體行為。因此本文提出了使用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis)來構(gòu)建協(xié)同表達(dá)的基因網(wǎng)絡(luò)模塊。WGCNA是根據(jù)基因表達(dá)譜,通過計算基因間的相關(guān)系數(shù),將基因進(jìn)行聚類,構(gòu)建一個帶有權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中同一個模塊內(nèi)的基因表達(dá)相似程度高,不同模塊內(nèi)的基因表達(dá)相似程度低,接著通過與性狀關(guān)聯(lián)確定顯著模塊。為了進(jìn)一步探索所得顯著模塊的生物學(xué)意義可以進(jìn)行通路分析具體基因。針對牙髓干細(xì)胞數(shù)據(jù),首先利用GEO公共數(shù)據(jù)庫中的牙髓干細(xì)胞遺傳芯片數(shù)據(jù)運(yùn)用隨機(jī)森林-遞歸特征消除算法篩選特征基因,接著構(gòu)建加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),然后聯(lián)合表型通過KEGG通路分析確定基因。研究結(jié)果表明,富集在通路上一些基因已被證實確實與牙髓干細(xì)胞的分化有關(guān),且其中的一個基因WNT3通過基因馬尼亞的分析得出與先前研究的基因WNT16共享同一個蛋白結(jié)構(gòu)域的結(jié)論,而另一些基因有待進(jìn)一步驗證。它們的意義在于通過找到的基因可以進(jìn)行靶向治療,控制這些基因的表達(dá),從而使它們不再影響牙髓干細(xì)胞的分化。
【學(xué)位單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R346;TP18
【部分圖文】：

克里克中心法則

圖 2-2 二十一世紀(jì)中心法則Figure 2-2 genetic central dogma of Twenty-first Century掘（Datamining）是指從大量、有噪聲、模糊、隨機(jī)的實際取潛在可用、有價值的信息，是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的DiscoveryinDatabases，KDD）[19]。KDD 的基本過程就是、模式評估和知識表示，而其中核心部分是采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行知識的發(fā)現(xiàn)。而在廣義上講，數(shù)據(jù)挖掘等同于 KDD信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是由各類數(shù)據(jù)庫、挖掘前處理模式評估模塊和知識輸出模塊組成。而正是這些模塊有挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。庫管理模塊是是用于維護(hù)和管理系統(tǒng)的，在系統(tǒng)內(nèi)包含有掘知識庫。這些數(shù)據(jù)來源于對外部的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理得到的

圖 2-3 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)Figure 2-3Architecture of data mining system據(jù)挖掘的方法主要有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計等，在實際操作中，所發(fā)現(xiàn)知很大程度上與數(shù)據(jù)挖掘選擇的方法有很大關(guān)系，于是對于數(shù)據(jù)挖掘的研中在算法的研究[20]。目前應(yīng)用較為廣泛的算法有決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)析等。決策樹適合應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的分類和對結(jié)果的預(yù)測，也可用于對數(shù)類、聚類以及排序；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行反復(fù)數(shù)據(jù)集的數(shù)學(xué)模型，可用于分類和預(yù)測，比決策樹更適合用于對數(shù)據(jù)的比規(guī)則的理解更重要的分類和預(yù)測的情形；關(guān)聯(lián)分析就是找到數(shù)據(jù)之間者因果結(jié)構(gòu)，關(guān)聯(lián)挖掘是對數(shù)據(jù)中的全部對象進(jìn)行搜索，找到出現(xiàn)頻率聯(lián)模式，可用于分析數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。于數(shù)據(jù)挖掘過程模型分為兩種：UsamaM.Fayyad[21]總結(jié)提出的過程模型據(jù)挖掘特別興趣小組提出的 CRISP-DM 標(biāo)準(zhǔn)的過程模型。Fayyad 數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)看作一個多階段過程，用于識別來自數(shù)據(jù)集的
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本文編號：2866217