本文關(guān)鍵詞：面向組學(xué)數(shù)據(jù)的疾病特征分析方法研究

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【摘要】：近十幾年來,高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展對于面向疾病的研究產(chǎn)生了巨大影響：在針對人類疾病的研究當(dāng)中,越來越多的組學(xué)數(shù)據(jù)分析技術(shù)得到了應(yīng)用和推廣。組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法使得對疾病特征的研究上升到了分子的層面。面對各種各樣的組學(xué)數(shù)據(jù),如何挖掘出其中與疾病相關(guān)的信息已經(jīng)成為生物信息學(xué)中的熱門課題。利用生物組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘出的疾病模式信息有助于對致病機(jī)制的理解：一方面可以提高醫(yī)療診斷和預(yù)測的準(zhǔn)確率,另一方面可以為疾病的干預(yù)和治療提供新的思路和手段。 針對疾病的診斷、病情發(fā)展的預(yù)測以及疾病特征的模式發(fā)現(xiàn)等問題,本文進(jìn)行了面向組學(xué)數(shù)據(jù)的疾病特征分析方法的若干項(xiàng)研究,其工作內(nèi)容包含：(1)針對利用不同種類的組學(xué)特征對疾病樣本進(jìn)行分類的問題,提出了一種面向組學(xué)數(shù)據(jù)的中級融合分類方法,并在兩個(gè)癌癥公共組學(xué)數(shù)據(jù)集上,將該方法與其他融合分析方法的分類效果進(jìn)行比較。(2)針對利用不同種類的組學(xué)特征對疾病發(fā)展進(jìn)行預(yù)測的問題,給出了一種基于分層決策思想的病情分析預(yù)測方法。在利用該方法對糖尿病前期患者的病情發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測的同時(shí),構(gòu)建了組學(xué)特征相關(guān)網(wǎng)絡(luò),從生物學(xué)角度給出了合理的解釋。(3)針對在組學(xué)數(shù)據(jù)中尋找與疾病相關(guān)的生物特征模式的問題,給出了基于組學(xué)特征序關(guān)系的疾病特征模式的搜索方法。利用該方法在糖尿病前期患者和糖尿病患者的組學(xué)數(shù)據(jù)中搜索到了若干與糖尿病相關(guān)的疾病特征模式,并從代謝產(chǎn)物濃度與糖尿病的聯(lián)系的角度給出了生物學(xué)解釋。
【關(guān)鍵詞】：疾病 組學(xué)數(shù)據(jù) 中級融合 分層決策 病情發(fā)展預(yù)測 生物特征相關(guān)網(wǎng)絡(luò) 組學(xué)特征序關(guān)系 疾病特征模式搜索
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R319;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 本文的研究內(nèi)容10-11
• 1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排11-15
• 第二章 面向組學(xué)數(shù)據(jù)的中級融合分類方法的研究15-27
• 2.1 引言15-16
• 2.1.1 研究背景15
• 2.1.2 研究現(xiàn)狀15-16
• 2.2 中級融合算法16-20
• 2.2.1 融合算法流程16-19
• 2.2.2 融合算法分析19-20
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析20-24
• 2.3.1 低級融合法20
• 2.3.2 高級融合法20-21
• 2.3.3 分類評價(jià)指標(biāo)21-22
• 2.3.4 非小細(xì)胞肺癌與腎癌數(shù)據(jù)集22-23
• 2.3.5 結(jié)腸直腸癌與結(jié)腸直腸腺瘤數(shù)據(jù)集23-24
• 2.4 討論24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第三章 基于分層決策思想的病情分析預(yù)測方法的研究27-39
• 3.1 引言27-28
• 3.1.1 研究背景27-28
• 3.1.2 研究現(xiàn)狀28
• 3.2 基于分層決策思想的病情分析預(yù)測方法28-32
• 3.2.1 分層決策思想28-30
• 3.2.2 不同劃分下的主成分提取及分類30-31
• 3.2.3 特征相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建31-32
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析32-38
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)32
• 3.3.2 基于分層決策思想的病情預(yù)測32-34
• 3.3.3 組學(xué)特征相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建34-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于組學(xué)特征序關(guān)系的疾病特征的模式發(fā)現(xiàn)39-59
• 4.1 引言39-41
• 4.1.1 研究背景39-40
• 4.1.2 研究現(xiàn)狀40-41
• 4.2 序關(guān)系的模式搜索方法41-51
• 4.2.1 問題的轉(zhuǎn)化41-42
• 4.2.2 最長公共子串法42-45
• 4.2.3 K編碼模式搜索法45-47
• 4.2.4 基于最長公共子串的融合分析法47-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-57
• 4.3.1 59個(gè)樣本的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析51-56
• 4.3.2 27個(gè)樣本的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析56-57
• 4.4 本章小結(jié)57-59
• 第五章 結(jié)論59-63
• 5.1 工作總結(jié)59-60
• 5.2 后續(xù)工作60-63
• 參考文獻(xiàn)63-71
• 致謝71-73
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果73

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 董繼揚(yáng);李偉;鄧伶莉;許晶晶;Julian L.Griffin;陳忠;;核磁共振代謝組學(xué)數(shù)據(jù)的尺度歸一化新方法[J];高等學(xué)校化學(xué)學(xué)報(bào);2011年02期

2 殷雪蓮;;香港糖尿病�？谱o(hù)士護(hù)理工作簡介[J];護(hù)理與康復(fù);2010年02期

3 尤麗;巴吐爾·買買提明;哈木拉提·吾甫爾;;基于核磁共振的腎虛痰瘀型2型糖尿病患者血清代謝組學(xué)研究[J];科技導(dǎo)報(bào);2012年08期

4 李子銀,陳受宜;植物的功能基因組學(xué)研究進(jìn)展[J];遺傳;2000年01期

5 任夏洋;趙志剛;;基因組學(xué)——未來醫(yī)藥學(xué)的方向[J];藥品評價(jià);2010年10期

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本文編號：571980