本文選題：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推理 + 二部圖�。� 參考：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)階段,研究者們發(fā)現(xiàn)幾乎所有的疾病都與基因有一定的關(guān)聯(lián),如何迅速地找到疾病的致病基因?qū)λ醒芯空邆儊碚f是一項很大的挑戰(zhàn)。早期,研究者大多使用傳統(tǒng)生物實驗的方法來進行致病基因的預(yù)測,比如連鎖分析和關(guān)聯(lián)研究。近幾年來,研究者們開始大量使用生物信息學(xué)中的計算方法,并通過基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方法來解決該難題。然而,大多數(shù)方法在推理過程中僅僅使用了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的局部網(wǎng)絡(luò)信息,并且僅限于推理單一基因的關(guān)聯(lián)。此外,這些方法很少或幾乎沒有考慮到疾病與基因關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)拓撲相似性。本文結(jié)合生物信息學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的相關(guān)知識,使用了 OMIM(Online MendelianInheritance inMan,OMIM)數(shù)據(jù)庫中的203個疾病數(shù)據(jù)作為實驗的數(shù)據(jù)集來進行致病基因的預(yù)測。本文主要的研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作概述如下:1.為了預(yù)測致病基因,本文首次引入二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推理(Network-Based Inference,NBI)算法。具體的步驟如下:首先,構(gòu)建疾病和基因的關(guān)聯(lián)二部圖網(wǎng)絡(luò);其次,利用物質(zhì)熱擴散原理將基因上的初始化資源擴散到疾病上;最后,再將疾病上的資源擴散到基因上。上述操作結(jié)束后將會獲取到候選基因的資源向量,并對資源向量按值大小排序進而預(yù)測潛在致病基因。在使用OMIM數(shù)據(jù)集中的203個疾病數(shù)據(jù)作為最終的實驗數(shù)據(jù),通過留一交叉驗證實驗來證明該算法的有效性。2.針對二部圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推理的算法,提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)拓撲相似性的改進算法,稱為 INBI(Improved Network-Based Inference,INBI)算法。首先,分別計算網(wǎng)絡(luò)拓撲相似性,本文通過使用高斯核函數(shù)來計算基因網(wǎng)絡(luò)的拓撲性和疾病網(wǎng)絡(luò)的拓撲相似性;其次,分別構(gòu)建疾病鄰接矩陣和基因鄰接矩陣;然后,預(yù)測致病基因的相關(guān)性分?jǐn)?shù);最后,根據(jù)相關(guān)性分?jǐn)?shù)進行排序從而預(yù)測潛在的致病基因。在進行對比實驗結(jié)果的分析后,可以得出INBI算法具有優(yōu)越的性能。
[Abstract]:At present, researchers have found that almost all diseases are related to genes, and how to quickly find the disease-causing genes is a great challenge to all researchers. In the early days, researchers mostly used traditional biological experiments to predict pathogenic genes, such as linkage analysis and association studies. In recent years, researchers have begun to use a large number of computational methods in bioinformatics and solve the problem based on network structure. However, most of the methods only use the local network information in the network structure in the reasoning process, and only infer the association of a single gene. In addition, these methods rarely or hardly take into account the network topology similarity between disease and gene associated networks. Combining the related knowledge in the field of bioinformatics and data mining, 203 disease data in the OMIM(Online MendelianInheritance in Manmim database are used as experimental data sets to predict the pathogenic genes. The main research contents and innovative work of this paper are summarized as follows: 1. In order to predict the pathogenic genes, the bipartite graph network structure inference (NBI) algorithm is introduced for the first time in this paper. The specific steps are as follows: first, construct the bipartite network of disease and gene association; secondly, use the principle of material thermal diffusion to spread the initial resources on the gene to disease; finally, spread the disease resources to the gene. The resource vector of candidate gene will be obtained after the operation and the resource vector will be sorted according to the value to predict the potential pathogenic gene. Using 203 disease data in the OMIM dataset as the final experimental data, the validity of the algorithm is proved by a cross-validation experiment. In this paper, an improved algorithm based on network topology similarity is proposed for bipartite graph network structure reasoning, which is called INBI(Improved Network-Based reference algorithm. Firstly, the topological similarity of the network is calculated, and the topological similarity of the gene network and the disease network is calculated by using Gao Si kernel function. Secondly, the disease adjacency matrix and the gene adjacency matrix are constructed respectively. The correlation score of pathogenic gene is predicted. Finally, the potential pathogenic gene is predicted by sequencing according to the correlation score. After comparing the experimental results, it can be concluded that the INBI algorithm has superior performance.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R3416;TP311.13

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本文編號：1844357