本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)復(fù)合物挖掘與疾病基因預(yù)測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物網(wǎng)絡(luò)模塊化結(jié)構(gòu)識(shí)別和人類疾病基因預(yù)測(cè)在生物信息學(xué)領(lǐng)域具有重要研究?jī)r(jià)值。本文從蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鞒霭l(fā),認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的模塊歸屬性可以由它的周圍鄰居節(jié)點(diǎn)的緊密程度來(lái)界定。據(jù)此設(shè)計(jì)新的復(fù)合物識(shí)別算法,然后將該算法應(yīng)用到人類蛋白質(zhì)功能模塊劃分,通過(guò)對(duì)候選疾病基因進(jìn)行排序預(yù)測(cè)疾病基因。具體而言,本文開(kāi)展了以下研究工作：(1)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)是一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。受復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)形成規(guī)律和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別思想的啟發(fā),本文通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)緊密程度,提出一種新的在動(dòng)態(tài)蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)上挖掘蛋白質(zhì)復(fù)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(diǎn)及其鄰居作為初始模塊核,然后采用基于鄰居節(jié)點(diǎn)緊密度的劃分策略來(lái)逐步進(jìn)行核擴(kuò)展,節(jié)點(diǎn)的歸屬性可以由分布在不同局部子圖中的鄰居節(jié)點(diǎn)的緊密程度來(lái)決定,從而實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別。和其它經(jīng)典算法相比,NC-TDPINs能夠識(shí)別出更多具有生物意義的蛋白質(zhì)復(fù)合物,同時(shí)準(zhǔn)確性也優(yōu)于其他方法。(2)復(fù)雜疾病的發(fā)生與發(fā)展通常涉及眾多基因突變、表達(dá)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(shè),從疾病表型與基因集合關(guān)系的角度出發(fā),首先在蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上構(gòu)建模塊相互作用網(wǎng)絡(luò),采用Mpagerank(Modules PageRank)方法先對(duì)模塊進(jìn)行打分,再對(duì)模塊內(nèi)的基因進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排序,通過(guò)考察模塊中候選疾病基因與已知疾病基因的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)疾病基因。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Mpagerank方法對(duì)疾病基因預(yù)測(cè)結(jié)果要優(yōu)于NetScore,NetZcore,fFlow等經(jīng)典方法。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò) 蛋白質(zhì)復(fù)合物 鄰居節(jié)點(diǎn)緊密度 模塊相互作用網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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?jiǎng)?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(luò)相關(guān)研究進(jìn)展16-22
• 2.1 蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣?/span>16-17
• 2.2 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別的相關(guān)研究17-18
• 2.3 蛋白質(zhì)復(fù)合物識(shí)別算法的相關(guān)研究18-19
• 2.4 基于相互作用網(wǎng)絡(luò)的致病基因預(yù)測(cè)的相關(guān)研究19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-22
• 第三章 基于時(shí)序網(wǎng)絡(luò)和局部策略的蛋白質(zhì)復(fù)合物挖掘22-44
• 3.1 引言22-23
• 3.2 算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)23-30
• 3.2.1 時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建23-25
• 3.2.2 基于鄰居節(jié)點(diǎn)緊密度的劃分策略25-27
• 3.2.3 算法流程27-30
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析30-43
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)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(fù)合物動(dòng)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(yù)測(cè)44-56
• 4.1 引言44-45
• 4.2 算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-49
• 4.2.1 模塊相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及其初始化45-48
• 4.2.2 Mpagerank方法48-49
• 4.3 實(shí)驗(yàn)分析49-55
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)58-68
• 在校期間發(fā)表的論文和參與的項(xiàng)目68-69
• 致謝69

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  本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)序網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)復(fù)合物挖掘與疾病基因預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：360369