本文關(guān)鍵詞：基于分子網(wǎng)絡(luò)的疾病演化分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：疾病,特別是復(fù)雜疾病,嚴(yán)重影響著人類的身體健康以及正常生活。而癌癥作為一種對(duì)人類健康具有嚴(yán)重?fù)p害的復(fù)雜疾病,長(zhǎng)久以來(lái)一直受到研究者的廣泛關(guān)注。隨著后基因組時(shí)代的來(lái)臨以及測(cè)序技術(shù)的飛速發(fā)展,生物測(cè)序數(shù)據(jù)的數(shù)量不斷增加,越來(lái)越多的公共數(shù)據(jù)可以供研究者使用,如TCGA數(shù)據(jù)庫(kù),OMIM數(shù)據(jù)庫(kù)以及GEO數(shù)據(jù)庫(kù)等等。這些測(cè)序數(shù)據(jù)的開放使得整合多種生物數(shù)據(jù),在分子水平上研究癌癥的潛在機(jī)制及其致病原理變成人類疾病研究的一個(gè)重要方向。另一方面,疾病的發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的生物過程,疾病會(huì)隨著時(shí)間推移不斷發(fā)生變化。這一認(rèn)識(shí)使得動(dòng)態(tài)分子網(wǎng)絡(luò)上復(fù)雜疾病的分析受到了更多的關(guān)注。動(dòng)態(tài)分子網(wǎng)絡(luò)上疾病的演化分析從微觀上可以了解基因和蛋白質(zhì)的功能,探究生物通路的變化以及判斷細(xì)胞的狀態(tài),從宏觀上可以幫助揭示疾病發(fā)生機(jī)制,判定藥物療效以及制定個(gè)性化治療方案。不同于以往靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)或動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)上生物標(biāo)記的識(shí)別,本文旨在從動(dòng)態(tài)發(fā)展的角度以及不同的粒度來(lái)分析癌癥的發(fā)展變化。文章通過整合多種生物數(shù)據(jù),從分子層面構(gòu)建了肺癌疾病三個(gè)階段的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),并在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)上從多個(gè)粒度進(jìn)行了疾病的演化分析。文章通過整合蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和基因分子表達(dá)水平的微陣列數(shù)據(jù)以及肺癌發(fā)展過程中的階段劃分信息,構(gòu)建了肺癌發(fā)展的三個(gè)階段的基因分子網(wǎng)絡(luò),然后利用馬爾科夫聚類方法識(shí)別各階段的疾病網(wǎng)絡(luò)上的功能,構(gòu)建了一個(gè)加權(quán)的多部圖來(lái)模擬網(wǎng)絡(luò)演化過程。接著,分別從單個(gè)重要基因,生物通路和模塊標(biāo)記三個(gè)方面來(lái)分析肺癌在三個(gè)階段的疾病分子網(wǎng)絡(luò)上的變化,包括網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的變化,網(wǎng)絡(luò)中基因的度分布以及聚集系數(shù)分布,網(wǎng)絡(luò)中與疾病相關(guān)的生物通路,網(wǎng)絡(luò)中模塊數(shù)量的變化以及模塊在疾病發(fā)展過程中的演化事件分析。最后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中基因與已知致病基因的連接關(guān)系結(jié)合動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中癌癥的演化規(guī)律,對(duì)相關(guān)基因進(jìn)行打分排序及篩選,進(jìn)行致病基因的預(yù)測(cè)并從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和生物意等多個(gè)方面進(jìn)行了候選致病基因的驗(yàn)證分析。在利用PPI數(shù)據(jù)和肺癌微陣列數(shù)據(jù)(ID:GDS3257)構(gòu)建的疾病分子網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行的動(dòng)態(tài)演化分析表明,文中的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法可以較好的構(gòu)建出肺癌的疾病分子網(wǎng)絡(luò),反映出基因之間的相互作用關(guān)系。疾病網(wǎng)絡(luò)上的動(dòng)態(tài)演化分析能夠從分子水平解釋肺癌發(fā)展過程中基因的重要變化,并能夠識(shí)別肺癌發(fā)展過程中相關(guān)的生物模塊和生物通路。候選基因的預(yù)測(cè)以及對(duì)候選基因的驗(yàn)證分析說(shuō)明我們預(yù)測(cè)的致病基因并非隨機(jī)生成的,并且具有一定的可靠性,可以作為較強(qiáng)的生物標(biāo)記。
【關(guān)鍵詞】：分子網(wǎng)絡(luò) 模塊識(shí)別 演化分析 基因預(yù)測(cè) 復(fù)雜疾病
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R363
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文工作及組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)18-26
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析18-23
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述18-19
• 2.1.2 中心性分析19
• 2.1.3 模塊分析19-20
• 2.1.4 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)演化分析簡(jiǎn)介20-23
• 2.2 相關(guān)生物數(shù)據(jù)23-25
• 2.2.1 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)23
• 2.2.2 基因表達(dá)數(shù)據(jù)23-25
• 2.2.3 生物通路數(shù)據(jù)25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 分子網(wǎng)絡(luò)演化分析及疾病基因預(yù)測(cè)26-38
• 3.1 方法概述26
• 3.2 疾病基因收集和疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建26-28
• 3.2.1 已知疾病基因集合收集26-27
• 3.2.2 疾病基因網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建27-28
• 3.3 疾病基因模塊的識(shí)別28-31
• 3.3.1 MCL算法簡(jiǎn)介28-30
• 3.3.2 模塊識(shí)別30-31
• 3.4 演化分析31-37
• 3.4.1 重要基因在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)上的演化分析31-32
• 3.4.2 生物通路在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)上的演化分析32-33
• 3.4.3 功能模塊在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)上的演化分析33-36
• 3.4.4 總體演化規(guī)律分析36-37
• 3.5 疾病基因預(yù)測(cè)37
• 3.5.1 基因得分算法37
• 3.5.2 疾病基因預(yù)測(cè)37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-64
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明和疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建38-41
• 4.1.1 已知疾病基因38
• 4.1.2 疾病基因網(wǎng)絡(luò)38-41
• 4.2 演化分析結(jié)果驗(yàn)證41-56
• 4.2.1 重要基因的演化結(jié)果分析41-44
• 4.2.2 生物通路的演化結(jié)果分析44-48
• 4.2.3 功能模塊的演化結(jié)果分析48-55
• 4.2.4 總體演化結(jié)果分析55-56
• 4.3 疾病基因的驗(yàn)證與分析56-63
• 4.3.1 統(tǒng)計(jì)方法分析56-57
• 4.3.2 生物意義分析57-61
• 4.3.3 分類性能分析61-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-72
• 作者簡(jiǎn)介72-73

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  本文關(guān)鍵詞：基于分子網(wǎng)絡(luò)的疾病演化分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：280344