【摘要】：在后基因組時(shí)代，生命科學(xué)研究的重點(diǎn)不再是對(duì)單個(gè)基因進(jìn)行研究，而是在基因組結(jié)構(gòu)和功能的層次來(lái)研究生物系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理。本文利用基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)篩選出部分差異表達(dá)基因，以此構(gòu)建基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)正常組和疾病組的基因網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)差異進(jìn)行了分析；利用互信息網(wǎng)絡(luò)中基因的強(qiáng)度、介數(shù)和故障影響力等參數(shù)在正常組和疾病組中的差異，得到相應(yīng)的候選疾病關(guān)鍵基因排序，通過(guò)社會(huì)選擇模型的算法對(duì)排序進(jìn)行了優(yōu)化聚合，得到基因的最終聚合排序并由此選取疾病關(guān)鍵基因。具體研究?jī)?nèi)容如下： 首先，從GEO數(shù)據(jù)庫(kù)下載兩組乳腺癌數(shù)據(jù)，一組為成對(duì)數(shù)據(jù)，一組為非成對(duì)數(shù)據(jù)。對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理后，利用SAM軟件均篩選出約300個(gè)差異表達(dá)基因。根據(jù)這些差異表達(dá)基因的表達(dá)譜數(shù)據(jù)構(gòu)建了正常組和癌癥組的基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的平均度、平均核數(shù)等6個(gè)參數(shù)的分析發(fā)現(xiàn)，，正常組和癌癥組數(shù)據(jù)所導(dǎo)出的基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)存在顯著差異。特別的，非成對(duì)數(shù)據(jù)的差異較成對(duì)數(shù)據(jù)更顯著。按照生物學(xué)中結(jié)構(gòu)決定功能理論，結(jié)構(gòu)的差異性正是功能差異性的直接原因。 對(duì)非成對(duì)數(shù)據(jù)的基因互信息相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)（基因）強(qiáng)度、介數(shù)和故障影響力進(jìn)行正常組與癌癥組的比對(duì)，根據(jù)這3個(gè)參數(shù)在兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的差異大小得到了相應(yīng)的3個(gè)基因排序。利用社會(huì)選擇理論中的Borda算法和Max-Diff算法進(jìn)行了排序聚合，結(jié)果顯示兩個(gè)算法得到的最終排序幾乎相同，均在最終排序的前15個(gè)基因中得到了8個(gè)疾病關(guān)鍵基因。這說(shuō)明Borda算法和Max-Diff算法均適用于關(guān)鍵基因的選取。此外，對(duì)另一個(gè)序列聚合Footrule算法進(jìn)行了小規(guī)模驗(yàn)證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)ootrule算法過(guò)于關(guān)注整體排序，而忽略了個(gè)別基因。因此，F(xiàn)ootrule算法不適用于關(guān)鍵基因的選取。 上述基因網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分析及關(guān)鍵基因選取的研究，能幫助我們分析與基因相關(guān)的疾�。ㄈ绨┌Y）的發(fā)病原因及致病基因，對(duì)疾病的診斷和治療有著一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:In the post-genome era, the focus of life science research is no longer to study a single gene, but to study the operation mechanism of biological system at the level of genome structure and function. In this paper, some differentially expressed genes were screened out by gene expression profile data, and the structural differences of gene networks between normal group and disease group were analyzed. Based on the difference of gene intensity, medium and fault influence in mutual information network between normal group and disease group, the corresponding candidate disease key genes were sorted. The sequencing was optimized by the algorithm of social selection model, and the final aggregation sequence of genes was obtained and the key genes of disease were selected from them. The specific research contents are as follows: firstly, two groups of breast cancer data are downloaded from GEO database, one is pairwise data, the other is non-pairwise data. After the necessary data preprocessing of the two groups of data, about 300 differentially expressed genes were screened by SAM software. According to the expression profile data of these differentially expressed genes, the gene information correlation network between normal group and cancer group was constructed. Based on the analysis of the average degree and average kernel of the mutual information related network, it is found that there is a significant difference in the structure of the gene mutual information correlation network derived from the data of the normal group and the cancer group. In particular, the difference between non-pairwise data is more significant than that of pairwise data. According to the theory that structure determines function in biology, the difference of structure is the direct cause of functional difference. The node (gene) intensity, dielectric number and fault influence of the non-pairwise data were compared with the cancer group, and the corresponding gene sequencing was obtained according to the difference of the three parameters in the two networks. The Borda algorithm and Max-Diff algorithm in social choice theory are used for sorting aggregation. The results show that the final sequencing obtained by the two algorithms is almost the same, and 8 key disease genes are obtained in the first 15 genes of the final sequencing. This shows that both Borda algorithm and Max-Diff algorithm are suitable for the selection of key genes. In addition, another sequence aggregation Footrule algorithm is verified on a small scale. The results show that the Footrule algorithm pays too much attention to the overall sequencing and ignores individual genes. Therefore, Footrule algorithm is not suitable for the selection of key genes. The structural analysis of the above gene network and the selection of key genes can help us to analyze the causes and genes of gene-related diseases (such as cancer), and have certain reference value for the diagnosis and treatment of diseases.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP311.13;R3416

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本文編號(hào)：2504942