本文關(guān)鍵詞：基于生物分子網(wǎng)絡(luò)分析的疾病基因預(yù)測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：疾病影響著人類的正常工作及生活,復(fù)雜疾病,以癌癥為代表,更是嚴重威脅著人類的生命安全。對疾病生物標記的研究有助于揭開潛在疾病的發(fā)病機制,并引導個性化的治療。因此,疾病生物標記的研究受到越來越多的關(guān)注,成為了生物信息學研究中一個極其重要的分支。近些年來,隨著高通量測序技術(shù)的發(fā)展,各種不同的生物數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn),疾病生物標記的研究進入了一個新階段。已知疾病基因,作為已經(jīng)在臨床上被證實跟疾病相關(guān)的基因,可以作為一種先驗知識來指導研究。然而目前的大多數(shù)研究方法,只是把已知疾病基因作為對研究結(jié)果的驗證數(shù)據(jù),而沒有作為先驗知識去引導疾病生物標記的識別,本文研究中引入了這一數(shù)據(jù)作為先驗知識。另外,大量生物數(shù)據(jù)的積累也推動了對各種計算方法的研究。在生物假說“同一疾病的蛋白質(zhì)互相之間交互多”的基礎(chǔ)上,研究者們通過在網(wǎng)絡(luò)模型中計算各基因與已知疾病基因的距離,來預(yù)測疾病生物標記。這些距離度量方法包括基于最短路徑、基于隨機游走、擴散核等。擴散核能根據(jù)疾病網(wǎng)絡(luò)的全局拓撲特性度量節(jié)點之間的距離,具有比較好的效果。本文研究中采用了擴散核(diffusion kernel)思想。本文提出了一種以已知疾病基因集合引導的疾病網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法,并從構(gòu)建的疾病網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測疾病相關(guān)基因。本文具體的研究思路如下:首先,從三個公共數(shù)據(jù)庫中收集針對某種癌癥的已知疾病基因,對每種癌癥得到一個疾病基因集合。針對本文研究的六種癌癥(肺癌,前列腺癌,乳腺癌,膀胱癌,大腸直腸癌,子宮內(nèi)膜癌),共獲得了六個基因集合。然后,采用擴散核思想在每一個疾病基因集合基礎(chǔ)上構(gòu)建一個疾病分子網(wǎng)絡(luò)。擴散核在本文中被用來度量基因之間的相似性,旨在找出與已知疾病基因相似性高的基因,用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。最后,采用馬爾科夫聚類算法(MCL)在疾病網(wǎng)絡(luò)上進行聚類,并設(shè)計了一種按聚類模塊為單位的新穎的得分算法對疾病網(wǎng)絡(luò)中除已知疾病基因以外的基因打分,從中篩選癌癥相關(guān)基因并進行了一系列驗證。另外,為了說明以疾病基因集合為疾病網(wǎng)絡(luò)的初始節(jié)點集合的合理性,我們在PPI的最大連通圖上比較了疾病基因與非疾病基因的拓撲特性差異。實驗結(jié)果表明,本文的研究方法能比較有效地構(gòu)建疾病分子網(wǎng)絡(luò),預(yù)測與特定癌癥相關(guān)程度高的基因。從與經(jīng)典的帶重啟的隨機游走的預(yù)測方法的結(jié)果對比來看,本文方法預(yù)測的致病基因在已知疾病基因數(shù)據(jù)庫中展現(xiàn)了更顯著的富集性,對癌癥樣本和正常樣本的分類效果也更好。本文的算法將從某種程度上揭示癌癥的發(fā)病機理,并為深入了解癌癥的機制提供支持。
【關(guān)鍵詞】：PPI網(wǎng)絡(luò) 疾病網(wǎng)絡(luò) 拓撲特性 擴散核 生物標記
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R3416
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本文工作及組織結(jié)構(gòu)17-20
• 第二章 疾病基因預(yù)測研究概述20-30
• 2.1 相關(guān)生物數(shù)據(jù)20-25
• 2.1.1 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.1.2 疾病基因數(shù)據(jù)21-23
• 2.1.3 基因表達數(shù)據(jù)23-24
• 2.1.4 GO本體論和注釋數(shù)據(jù)24-25
• 2.2 疾病基因預(yù)測方法25-30
• 2.2.1 基于模型的預(yù)測方法25-26
• 2.2.2 基于距離的預(yù)測方法26-27
• 2.2.3 基于模塊的預(yù)測方法27-28
• 2.2.4 基于數(shù)據(jù)集成的預(yù)測方法28-30
• 第三章 基于網(wǎng)絡(luò)分析的疾病基因預(yù)測算法30-40
• 3.1 方法概述30-31
• 3.2 疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法31-35
• 3.2.1 疾病基因收集32
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法32-35
• 3.3 致病基因的預(yù)測方法35-38
• 3.3.1 聚類算法36-37
• 3.3.2 模塊得分算法37
• 3.3.3 基因得分算法37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-40
• 第四章 實驗結(jié)果與分析40-58
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)40-43
• 4.1.1 PPI的處理40
• 4.1.2 疾病基因的篩選40-41
• 4.1.3 基因表達數(shù)據(jù)預(yù)處理41-43
• 4.2 疾病網(wǎng)絡(luò)合理性分析43-48
• 4.2.1 疾病基因拓撲特性分析43-46
• 4.2.2 疾病網(wǎng)絡(luò)拓撲特性分析46
• 4.2.3 聚類模塊結(jié)構(gòu)分析46-48
• 4.3 預(yù)測的致病基因的驗證與分析48-57
• 4.3.1 留一交叉驗證48-51
• 4.3.2 分類性能分析51-52
• 4.3.3 富集分析52-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻60-66
• 致謝66-68
• 作者簡介68-69

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本文編號：364935