【摘要】：神經(jīng)精神疾病是嚴重威脅人類健康的常見復雜疾病,對此類疾病的發(fā)病機制進行系統(tǒng)探究,有益于改善其臨床診治措施,提高患者生活質(zhì)量。隨著基因組學及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,通過多種不同技術(shù),已經(jīng)確定了數(shù)量眾多的可能與神經(jīng)精神疾病相關(guān)的基因、蛋白質(zhì)及其他因子。然而,如何從所積累的基因、蛋白質(zhì)分子的表達及調(diào)控等數(shù)據(jù)中確定疾病的分子機理(如通路及其之間的相互關(guān)系等),是包括神經(jīng)精神疾病研究在內(nèi),生物醫(yī)學領(lǐng)域所面臨的一個難題。同時,由于分子間相互作用的存在,在研究中廣泛采用的以單個或少數(shù)分子為目標的研究模式在復雜疾病機制的研究中受到越來越多的限制,我們需要從更為系統(tǒng)全面的層面探索致病機制。本論文以蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(Protein-Protein Interaction Network,PPIN)為基礎,利用統(tǒng)計學及圖論等數(shù)學模型,對蘊含在疾病關(guān)聯(lián)基因集背后的通路檢測及通路之間關(guān)系的量化方法進行深入研究,并提供完整的通路分析流程。同時,結(jié)合具體神經(jīng)精神疾病的研究水平與發(fā)展特點,對多種神經(jīng)精神疾病的發(fā)生發(fā)展機制、疾病間關(guān)系等關(guān)鍵問題,進行了系統(tǒng)的探索。具體工作總結(jié)如下:(1)基于疾病關(guān)聯(lián)基因在PPIN中的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu),我們提出了依照基因與疾病之間關(guān)聯(lián)程度對基因進行功能權(quán)重打分的方法,并通過系統(tǒng)性的評價檢驗了該方法的有效性。隨后,將功能權(quán)重與傳統(tǒng)通路分析方法進行整合,得到了基于功能權(quán)重的生物學通路檢測方法。對于涵括較少數(shù)量的疾病關(guān)聯(lián)基因集合,該方法通過賦予與疾病關(guān)聯(lián)程度大的基因以較大的權(quán)重,提高關(guān)鍵基因在通路檢測中的作用,進而可以得到全面的通路分析結(jié)果,同時又可以有效排除非關(guān)鍵基因?qū)ν窓z測的干擾。我們進一步將此方法應用于與尼古丁依賴相關(guān)的基因集,對尼古丁依賴進行通路檢測分析。我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)發(fā)育和代謝相關(guān)通路在尼古丁依賴過程中具有重要作用。經(jīng)過比較分析,發(fā)現(xiàn)所提方法具有更好的通路檢測結(jié)果,所鑒定出的尼古丁依賴相關(guān)通路更全面準確。(2)在生物系統(tǒng)中,通路是由相關(guān)基因彼此相互作用構(gòu)成的一個具有特定細胞功能的分子集合。同時,根據(jù)疾病模塊假說,疾病關(guān)聯(lián)基因在PPIN中分布相鄰,且關(guān)系緊密,可形成疾病子網(wǎng)絡,而那些“孤立”存在的疾病關(guān)聯(lián)基因,有較大可能是“噪聲基因”。對于涵括較大數(shù)量的疾病關(guān)聯(lián)基因集合,通過計算通路基因在疾病子網(wǎng)絡上的分布特征,我們提出基于疾病子網(wǎng)絡的通路檢測分析方法。一方面,通過構(gòu)建疾病子網(wǎng)絡,降低了噪聲基因?qū)ν窓z測的干擾;另一方面,計算通路基因在疾病子網(wǎng)絡上的分布特征,如通路基因的連通分量和平均最短距離,將通路基因間的相互作用關(guān)系整合入通路檢測過程中。利用不同數(shù)據(jù)集對所提出方法進行驗證并與多種現(xiàn)存通路檢測分析方法進行比較,證實該方法的分析結(jié)果可靠準確。最后,將基于疾病子網(wǎng)絡的通路檢測方法,應用于多發(fā)性硬化癥,檢測出與疾病相關(guān)的通路,其中神經(jīng)免疫、氧化應激以及凋亡等相關(guān)通路在多發(fā)硬化癥中發(fā)揮關(guān)鍵調(diào)控作用。(3)生物體中,不同通路間可能存在的協(xié)同、互補或者替代等關(guān)系,認識這些關(guān)系是深入理解通路與生物功能之間關(guān)系的基礎。檢測與疾病相關(guān)的通路只是理解疾病致病機制的第一步,而現(xiàn)有的通路分析方法通常把與疾病相關(guān)的通路當作單獨的個體,忽略了通路之間存在的緊密互作關(guān)系。針對通路之間的復雜關(guān)系,我們提出了評估通路之間關(guān)系的方法。在PPIN中,通路基因呈現(xiàn)模塊化分布。通過計算通路對應的模塊在PPIN中的分布距離,我們提出了定量化度量通路對之間親疏關(guān)系的方法。利用此方法,我們鑒定出KEGG通路數(shù)據(jù)庫中2,143組通路對具有顯著緊密關(guān)系,進一步的評估證實了量化方法的可靠性。隨后,我們對帕金森癥相關(guān)通路進行通路間關(guān)系計算,并搭建通路網(wǎng)絡�；谕肪W(wǎng)絡,我們給出對于帕金森癥相關(guān)的關(guān)鍵通路,并確定出4個與帕金森癥相關(guān)的通路模塊,其中包括神經(jīng)發(fā)育通路模塊、氧化應激通路模塊、感染疾病通路模塊以及免疫通路模塊。(4)臨床上,神經(jīng)精神疾病容易出現(xiàn)共病情況。我們對尼古丁成癮與精神分裂癥的共病機制進行系統(tǒng)分析�；谕芳熬W(wǎng)絡分析結(jié)果,我們構(gòu)建了尼古丁成癮-精神分裂癥相關(guān)的共病分子調(diào)控網(wǎng)絡,它直觀揭示出兩疾病的共病機制。同時,我們預測出11個對兩種疾病可能具有調(diào)控作用的潛在疾病風險基因。除此之外,我們對高抑郁、低社會支持等行為學因素對卵巢癌的影響進行通路分析。結(jié)果顯示感染事件以及免疫系統(tǒng)疾病可能是觸發(fā)抑郁等行為因素對卵巢癌影響的風險因素,而外周炎性因子可能是關(guān)鍵的調(diào)控組分。經(jīng)過通路關(guān)系網(wǎng)絡的搭建,鑒定出3條關(guān)鍵的通路,預測出5條可能在高抑郁影響卵巢癌中發(fā)揮作用,其中neurotrophin signaling pathway是最為值得進一步研究的通路。總之,由通路檢測,到通路之間關(guān)系量化,我們構(gòu)建出一個相對完善的疾病相關(guān)通路分析流程。在此基礎上,結(jié)合神經(jīng)精神疾病的特點,我們對多種神經(jīng)精神疾病進行了系統(tǒng)的分析。我們的方法對理解此類疾病的發(fā)生發(fā)展機制,以及疾病間關(guān)系具有重要價值。
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天津醫(yī)科大學博士學位論文 第二章 基于疾病基因功能權(quán)重檢測疾病相關(guān)通路2.2 原理與方法2.2.1 基于 PPIN 對疾病基因功能權(quán)重打分(1) 疾病相關(guān)子網(wǎng)絡構(gòu)建先驗知識表明與表型(或疾病)相關(guān)的基因往往彼此協(xié)調(diào)發(fā)揮生物功能。在蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡上，這些基因彼此存在緊密的互相作用關(guān)系，并呈現(xiàn)出“模塊化”的子網(wǎng)絡分布。這里，將收集到的疾病關(guān)聯(lián)基因映射到 PPIN 中，根據(jù)蛋白質(zhì)互作信息，檢測出疾病相關(guān)子網(wǎng)絡 (圖 2.1)

depressionParkinson'sdisease0.031 DRD1, DRD2, SLC18A2, SLC6A3, THHuntington'sdisease0.033 BDNF, CREB1,DLG4Renin secretion 0.036 CLCA1,CREB1, PDE1C2.3.4 通路串話分析為了進一步系統(tǒng)分析富集通路的互相作用模式，這里，對與尼古丁依賴相關(guān)疾病關(guān)聯(lián)基因集通路分析得到的 35條通路進行串話分析。如果兩條通路共有一定比例的疾病關(guān)聯(lián)基因(NDgenes)，那么這兩條通路存在著串話關(guān)系[62]。根據(jù)方法部分描述的串話分析流程，在 35 條顯著尼古丁依賴相關(guān)通路中，有 21 條通路符合串話分析標準，即通路中包括至少 5 個疾病關(guān)聯(lián)基因，，并且任意一對通路對均包括 3 個以上的相同疾病關(guān)聯(lián)基因�；谒型穼Φ慕芸ǖ孪禂�(shù)以及重合系數(shù)的均值，給出任意一對通路的串話得分。經(jīng)過可視化得到一個包括 21 條富集通路，66 對通路串話邊的通路串話網(wǎng)絡，圖 2.2所示。
【學位授予單位】：天津醫(yī)科大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R749;R741


本文編號：2662270