發(fā)布時間：2017-05-12 17:10

  本文關鍵詞：基于時序網(wǎng)絡的蛋白質(zhì)復合物挖掘與疾病基因預測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物網(wǎng)絡模塊化結(jié)構(gòu)識別和人類疾病基因預測在生物信息學領域具有重要研究價值。本文從蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡的拓撲特征出發(fā),認為網(wǎng)絡中節(jié)點的模塊歸屬性可以由它的周圍鄰居節(jié)點的緊密程度來界定。據(jù)此設計新的復合物識別算法,然后將該算法應用到人類蛋白質(zhì)功能模塊劃分,通過對候選疾病基因進行排序預測疾病基因。具體而言,本文開展了以下研究工作：(1)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡是一種復雜網(wǎng)絡。受復雜社交網(wǎng)絡形成規(guī)律和關鍵節(jié)點識別思想的啟發(fā),本文通過分析網(wǎng)絡節(jié)點的鄰居節(jié)點的關聯(lián)緊密程度,提出一種新的在動態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡上挖掘蛋白質(zhì)復合物的新方法NC-TDPINs(Neighbor Closeness base on Transient Dynamic Protein Interaction Networks)。在NC-TDPINs算法中,首先以聚集系數(shù)較大的節(jié)點及其鄰居作為初始模塊核,然后采用基于鄰居節(jié)點緊密度的劃分策略來逐步進行核擴展,節(jié)點的歸屬性可以由分布在不同局部子圖中的鄰居節(jié)點的緊密程度來決定,從而實現(xiàn)蛋白質(zhì)復合物識別。和其它經(jīng)典算法相比,NC-TDPINs能夠識別出更多具有生物意義的蛋白質(zhì)復合物,同時準確性也優(yōu)于其他方法。(2)復雜疾病的發(fā)生與發(fā)展通常涉及眾多基因突變、表達調(diào)控紊亂等因素,這些基因相互之間表現(xiàn)出一定的模塊性。本文根據(jù)"guilt-by-association"假設,從疾病表型與基因集合關系的角度出發(fā),首先在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡基礎上構(gòu)建模塊相互作用網(wǎng)絡,采用Mpagerank(Modules PageRank)方法先對模塊進行打分,再對模塊內(nèi)的基因進行統(tǒng)計排序,通過考察模塊中候選疾病基因與已知疾病基因的關系來預測疾病基因。實驗結(jié)果表明：Mpagerank方法對疾病基因預測結(jié)果要優(yōu)于NetScore,NetZcore,fFlow等經(jīng)典方法。
【關鍵詞】：蛋白質(zhì)網(wǎng)絡 蛋白質(zhì)復合物 鄰居節(jié)點緊密度 模塊相互作用網(wǎng)絡
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R319;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-13
• 1.2 課題研究意義13-14
• 1.3 論文主要創(chuàng)新14-15
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡相關研究進展16-22
• 2.1 蛋白質(zhì)網(wǎng)絡拓撲特征16-17
• 2.2 關鍵節(jié)點識別的相關研究17-18
• 2.3 蛋白質(zhì)復合物識別算法的相關研究18-19
• 2.4 基于相互作用網(wǎng)絡的致病基因預測的相關研究19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-22
• 第三章 基于時序網(wǎng)絡和局部策略的蛋白質(zhì)復合物挖掘22-44
• 3.1 引言22-23
• 3.2 算法設計與實現(xiàn)23-30
• 3.2.1 時序網(wǎng)絡的構(gòu)建23-25
• 3.2.2 基于鄰居節(jié)點緊密度的劃分策略25-27
• 3.2.3 算法流程27-30
• 3.3 實驗結(jié)果分析30-43
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)30
• 3.3.2 算法有效性分析30-35
• 3.3.3 蛋白質(zhì)復合物動態(tài)特性分析35-40
• 3.3.4 功能富集分析40-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于蛋白質(zhì)功能模塊排序的疾病基因預測44-56
• 4.1 引言44-45
• 4.2 算法設計與實現(xiàn)45-49
• 4.2.1 模塊相互作用網(wǎng)絡的構(gòu)建及其初始化45-48
• 4.2.2 Mpagerank方法48-49
• 4.3 實驗分析49-55
• 4.3.1 實驗數(shù)據(jù)49
• 4.3.2 基因排序比較分析49-50
• 4.3.3 影響模塊排名因素的分析50-53
• 4.3.4 乳腺癌疾病模塊化分析53
• 4.3.5 模塊重疊化分析53-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 本文總結(jié)56-57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻58-68
• 在校期間發(fā)表的論文和參與的項目68-69
• 致謝69

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