本文關(guān)鍵詞：宮頸癌人類乳頭瘤病毒分型預(yù)測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 人類乳頭瘤病毒 “序列空間”模型 馬爾可夫 位置特異性模型 支持向量機(jī)

【摘要】：宮頸癌是導(dǎo)致女性癌癥發(fā)病率和死亡率的主要原因之一，每年大約有50萬的宮頸癌新增病例，其中28萬死亡，它已經(jīng)成為第二大女性常見癌癥，并且發(fā)病人群趨于年輕化。大量的基礎(chǔ)與臨床研究發(fā)現(xiàn)HPV感染是誘發(fā)宮頸癌的首要啟動(dòng)因素。到目前為止，已鑒定出200余種HPV類型，根據(jù)毒性或?qū)θ梭w致病力的強(qiáng)弱，可分為低危險(xiǎn)型HPV和高危險(xiǎn)型HPV。在宮頸低度病變的婦女中，高危型HPV感染陽性的婦女宮頸病變進(jìn)展的危險(xiǎn)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于低危型HPV感染者。因此，HPV分型對(duì)宮頸癌的判斷預(yù)后及指導(dǎo)治療具有重要價(jià)值，成為國(guó)內(nèi)外研究者關(guān)注的問題。本文主要研究HPV分型預(yù)測(cè)方法，研究?jī)?nèi)容概括如下： 1.綜述了宮頸癌分型模型中信息提取方法和分類算法。重點(diǎn)介紹了幾種常用的蛋白質(zhì)序列信息提取方法和經(jīng)典的分類算法，系統(tǒng)分析各種信息提取方法與分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，為本文研究方法的選擇提供了理論基礎(chǔ)和依據(jù)。 2.提出一種基于“蛋白質(zhì)序列空間”的宮頸癌HPV高危型預(yù)測(cè)方法�；诎被嵬蛔兙仃�，利用集合論方法，定義并構(gòu)建了蛋白質(zhì)的“蛋白質(zhì)序列空間”。通過構(gòu)建基于“蛋白質(zhì)序列空間”的字統(tǒng)計(jì)模型，提取了HPV蛋白質(zhì)序列的同源信息，結(jié)合支持向量機(jī)預(yù)測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)HPV高危型的分型預(yù)測(cè)。本文以準(zhǔn)確率和F1-分?jǐn)?shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)，系統(tǒng)地比較了不同突變矩陣和字長(zhǎng)度對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。結(jié)果表明，基于E6數(shù)據(jù)集和p40突變矩陣的預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)最好，其準(zhǔn)確率和F1分值分別為95.59%和90.91%。此外，本文還對(duì)四個(gè)未知類型的HPV進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較，結(jié)果也證明了該方法的有效性。 3.提出了一種基于位置特異性的HPV高危型預(yù)測(cè)方法�；诤塑账嵝蛄�，我們首先設(shè)計(jì)了特定堿基的位置矩陣，利用香農(nóng)熵度量了特定堿基局部范圍內(nèi)核苷酸分布的隨機(jī)度。結(jié)果表明，核苷酸C的右側(cè)和核苷酸G的左側(cè)的第一個(gè)位置的四種核苷酸的分布差異較顯著，高危型與低危型HPV序列中保守區(qū)域分布較相似。根據(jù)馬爾可夫模型的性質(zhì)，我們構(gòu)建了位置特異性統(tǒng)計(jì)模型，進(jìn)而描述特定堿基局部范圍中核苷酸的動(dòng)態(tài)分布，并應(yīng)用于構(gòu)建HPV分型預(yù)測(cè)模型。本文選擇Alpha、Beta、Gamma三類HPV數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法可以較好地區(qū)別不同類別，其整體分類準(zhǔn)確率可達(dá)97.18%，，各類預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率分別為98.41%、100%和91.89%。
【關(guān)鍵詞】：人類乳頭瘤病毒 “序列空間”模型 馬爾可夫 位置特異性模型 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R737.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 人乳頭瘤病毒基礎(chǔ)知識(shí)10-13
• 1.2.1 人乳頭瘤病毒的結(jié)構(gòu)和功能10-12
• 1.2.2 HPV 的致病機(jī)理12-13
• 1.2.3 HPV 的分型13
• 1.3 HPV 檢測(cè)方法的研究進(jìn)展13-15
• 1.3.1 直接雜交分析13-14
• 1.3.2 基于 PCR 的檢測(cè)方法14-15
• 1.4 論文的主要工作和安排15-19
• 1.4.1 本文研究的主要內(nèi)容15-17
• 1.4.2 本文技術(shù)路線17-18
• 1.4.3 本文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 2 序列信息提取方法與分類預(yù)測(cè)算法19-28
• 2.1 引言19
• 2.2 蛋白質(zhì)信息提取方法19-24
• 2.2.1 序列成分信息提取方法20-21
• 2.2.2 氨基酸物理化學(xué)信息提取方法21-23
• 2.2.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息提取方法23-24
• 2.3 預(yù)測(cè)分類算法24-26
• 2.3.1 支持向量機(jī)24-26
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法26
• 2.3.3 K-近鄰法26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 3 基于“蛋白質(zhì)序列空間”的宮頸癌 HPV 高危型預(yù)測(cè)28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 材料與方法28-34
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集構(gòu)建28-29
• 3.2.2 “蛋白質(zhì)序列空間”構(gòu)建29-32
• 3.2.3 “蛋白質(zhì)序列空間”信息提取32-33
• 3.2.4 預(yù)測(cè)算法33-34
• 3.3 結(jié)果與討論34-41
• 3.3.1 評(píng)估方法和指標(biāo)34-36
• 3.3.2 不同預(yù)測(cè)方法的比較36-38
• 3.3.3 參數(shù)討論38-40
• 3.3.4 未知 HPV 類型的預(yù)測(cè)分析40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 4 基于位置特異性的宮頸癌 HPV 分類預(yù)測(cè)42-53
• 4.1 引言42
• 4.2 材料與方法42-46
• 4.2.1 馬爾可夫算法42-43
• 4.2.2 位置特異性統(tǒng)計(jì)模型43-45
• 4.2.3 預(yù)測(cè)算法45-46
• 4.3 結(jié)果與討論46-52
• 4.3.1 特定核苷酸的局部分布評(píng)估46-47
• 4.3.2 宮頸癌 HPV 高危型和低危型序列分析47-49
• 4.3.3 HPV 分類預(yù)測(cè)結(jié)果49-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 5 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目59-60
• 致謝60

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1031631