【摘要】：癌癥是一類復雜的異質性疾病,忽略癌癥患者體內生物分子特征,僅僅依據癌癥患者臨床癥狀的傳統(tǒng)治療方式無法滿足現代醫(yī)療治療癌癥的要求。通過分析患者的蛋白質組、基因組、轉錄組、表觀遺傳組及代謝組等相關的生物分子病理學信息,精準醫(yī)療能夠指導預防、治療和緩解癌癥的過程。越來越多人類癌癥細胞系的基因組學、轉錄組學和表觀遺傳組學等數據以及藥物作用于癌癥細胞系上的反應數據為建立藥物反應預測模型提供了基礎。本文提出基于多層網絡的藥物反應預測方法。首先,基于癌癥細胞系的基因表達、基因突變和拷貝數變異分子特征構建癌癥細胞系三層相似性網絡,以及基于藥物的化學結構特征和靶標信息構建藥物二層相似性網絡。其次,利用擴散成分分析方法提取癌癥細胞系三層相似性網絡中節(jié)點的低維特征向量和藥物二層相似性網絡中節(jié)點的低維特征向量。再次,將癌癥細胞系的低維特征向量和藥物的低維特征向量聯(lián)合作為訓練集數據的特征,將已知的藥物-癌癥細胞系的敏感性關系作為訓練集的標簽,根據訓練集得到二項邏輯回歸模型,以此模型來預測新的藥物敏感的癌癥細胞系。然后,通過交叉驗證、與其他方法性能比較、在不同組織癌癥細胞系預測以及癌癥細胞系三層相似性網絡和二層相似性網絡等多個實驗,說明了本文方法良好的藥物反應預測能力。最后,本文通過文獻驗證以及富集分析驗證了預測的五條新的藥物-癌癥細胞系敏感性關系�；诙鄬泳W絡的藥物反應預測方法通過采用擴散成分分析算法得到癌癥節(jié)點和藥物節(jié)點的低維特征向量,提取到了癌癥細胞系在癌癥細胞系三層相似性網絡中的共性部分以及藥物在藥物二層相似性網絡中的共性部分,而且降低了冗余數據和噪音數據對藥物反應預測的影響,提高了藥物反應預測的準確性,為將來研究抗癌藥物的生物試驗提供了候選藥物,降低了試驗的成本。
【圖文】：

pen _missmatch代表比對失敗果，如公式(2-6)所示。*1 ,1, ) max ( , )i n j mj G i j 的局部最優(yōu)比對得分。從* *G ( i , j)開的局部比對序列。 類兩 個 過程[41]。學 習過 程是從習一個分類模型或分類決策函數，預測輸出的類別。整個過程如圖 2.1 新的輸出n1y 。學習系統(tǒng)) }

圖 2.2 Sigmoid 函數輯回歸模型的條件概率分布如公式(2-8)和(2-9)所示。exp( )( 1| )1 exp( ) u x bP Y xu x b1( 0 | )1 exp( ) P Y xu x b輸入，Y {0,1}是輸出，nu R和b R是待訓練參數。u代， u x 代表 u 和 x 的內積。對于給定的輸入 x ，邏輯回 P (Y 1| x)兩個概率的大小，將 x對應到概率值大的類別。模型分析件發(fā)生的概率是p，則該事件不發(fā)生的概率是1 p，，將1p
【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】：2019
【分類號】：R96;O157.5

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