發(fā)布時(shí)間：2020-10-10 05:27

　　 對(duì)復(fù)雜疾病的藥物研發(fā),面臨藥效不足、耐藥嚴(yán)重、藥物不良反應(yīng)評(píng)估不全面及個(gè)性化用藥帶來的挑戰(zhàn)。由此,藥物研發(fā)由單靶標(biāo)模式向基于復(fù)雜生命系統(tǒng)的多靶標(biāo)模式轉(zhuǎn)變。即從復(fù)雜系統(tǒng)的整體網(wǎng)絡(luò)水平,來全面理解疾病的發(fā)生發(fā)展機(jī)制,進(jìn)而評(píng)估藥物的整體效應(yīng),因而急需發(fā)展新的網(wǎng)絡(luò)研究方法和工具。近年來,隨著測序技術(shù)的發(fā)展,多組學(xué)數(shù)據(jù)呈爆炸性增長,尤其是microRNA(miRNA)組學(xué)、相互作用組學(xué)與疾病組學(xué),為基于數(shù)據(jù)挖掘全面了解復(fù)雜疾病的病理病因?qū)W提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。生物網(wǎng)絡(luò)模型歷經(jīng)十多年的發(fā)展,成為多組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘新方法的重要分支。網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)多組分及其相互作用關(guān)系進(jìn)行抽象建模,通過網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵W(xué)性質(zhì)分析、抗干擾魯棒性分析、核心節(jié)點(diǎn)控制力分析及鏈路預(yù)測等方法,有望從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)水平在復(fù)雜疾病的幾個(gè)關(guān)鍵問題上產(chǎn)生新突破,助力發(fā)現(xiàn)復(fù)雜疾病新靶標(biāo)和新治療策略的研究。本論文旨在基于多組學(xué)數(shù)據(jù),采用網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)等數(shù)據(jù)挖掘方法,發(fā)展復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)水平的預(yù)測模型和分析工具,并應(yīng)用于復(fù)雜疾病治療靶標(biāo)預(yù)測及藥物基因組學(xué)研究。論文第一章主要概述了課題的研究背景,所使用的方法工具,以及論文的總體安排。第二章至第五章為論文的主體,按照內(nèi)容相關(guān)性分為如下兩個(gè)部分進(jìn)行介紹。第一部分主要發(fā)展了兩種新的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)研究方法和工具,用于復(fù)雜疾病治療靶標(biāo)的預(yù)測。論文第二章主要針對(duì)復(fù)雜生物組學(xué)網(wǎng)絡(luò),嘗試發(fā)展新型工具來理解基因與疾病的因果關(guān)系。首先通過多個(gè)數(shù)據(jù)庫整合構(gòu)建了全面的蛋白—蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò),涵蓋85%的蛋白組;然后將關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法引入構(gòu)建的相互作用網(wǎng)絡(luò)中,發(fā)展了關(guān)節(jié)蛋白貪婪剔除算法(Greedy Articulation Protein Removal,GAPR)。該算法將復(fù)雜疾病網(wǎng)絡(luò)層層剝離,直至剩余大二連通分量(Residual Gaint Bicomponent,RGB),最終發(fā)現(xiàn)對(duì)維持復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)魯棒性具有關(guān)鍵作用的關(guān)節(jié)蛋白集(Articulation Protein,AP)。前面構(gòu)建的蛋白—蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)被分解為13層和RGB,蛋白組分為關(guān)節(jié)蛋白、支撐蛋白(Supporting Protein,SP)和RGB蛋白三類。統(tǒng)計(jì)證明,關(guān)節(jié)蛋白在疾病相關(guān)基因及藥物治療靶標(biāo)中均具有顯著相關(guān)性(p0.05),為發(fā)現(xiàn)復(fù)雜疾病的關(guān)鍵治療靶標(biāo)及多靶標(biāo)組合,尤其是解析網(wǎng)絡(luò)的深層關(guān)系,提供了一種有效的研究工具。在2型糖尿病案例分析中,關(guān)節(jié)蛋白貪婪剔除算法在治療靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)中展示了很好的應(yīng)用能力。論文第三章,緊追miRNA在疾病中起重要功能這一熱點(diǎn),通過評(píng)估m(xù)iRNA對(duì)疾病基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的整體控制能力,預(yù)測復(fù)雜疾病潛在的miRNA靶標(biāo)。首先,通過數(shù)據(jù)整合構(gòu)建了全面的miRNA介導(dǎo)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。通過網(wǎng)絡(luò)控制中心度(Control Centrality,Cc)方法,計(jì)算了控制miRNA后,基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)最大匹配子圖,從而對(duì)miRNA的網(wǎng)絡(luò)控制能力進(jìn)行整體評(píng)估排序,得到疾病miRNA靶標(biāo)推薦列表。miRNA對(duì)11種不同的肺部疾病基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)控制力有選擇性差異。進(jìn)一步對(duì)哮喘和子癇前期案例的分析發(fā)現(xiàn),病人差異性表達(dá)miRNA較非差異性表達(dá)miRNA具有更顯著的疾病基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)控制力。網(wǎng)絡(luò)控制中心度作為評(píng)價(jià)指標(biāo),為從復(fù)雜疾病網(wǎng)絡(luò)控制力水平上發(fā)現(xiàn)新型的miRNA診治靶標(biāo)提供了參考工具。第二部分主要圍繞miRNA與化合物相互作用組學(xué)在疾病病因和治療中的關(guān)系而展開。miRNA藥物基因組學(xué)研究對(duì)精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)代,發(fā)現(xiàn)潛在的復(fù)雜疾病診治miRNA生物標(biāo)志物具有重要意義。論文第四章主要研究miRNA在介導(dǎo)環(huán)境毒物致病機(jī)制中的作用。通過構(gòu)建計(jì)算系統(tǒng)毒理學(xué)框架,名為預(yù)測性環(huán)境因子、miRNA、疾病相關(guān)聯(lián)模型(PEMDAM),系統(tǒng)性研究了環(huán)境因子—miRNA—疾病三者相關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),對(duì)miRNA介導(dǎo)的環(huán)境毒理和疾病病因進(jìn)行了全面評(píng)估。PEMDAM框架基于網(wǎng)絡(luò)推理算法并整合化合物結(jié)構(gòu)相似性和疾病表型相似性,構(gòu)建了十個(gè)預(yù)測模型,在十折交叉驗(yàn)證中得到高預(yù)測準(zhǔn)確率,并在乳腺癌和吸煙的案例分析中展現(xiàn)了很好的應(yīng)用能力。PEMDAM計(jì)算系統(tǒng)毒理學(xué)框架為研究miRNA介導(dǎo)的環(huán)境毒理和疾病病因研究提供了有用的工具,所得的預(yù)測列表為指導(dǎo)miRNA實(shí)驗(yàn)測試提供了有價(jià)值的參考。論文第五章對(duì)miRNA藥物基因組學(xué)進(jìn)行了系統(tǒng)性研究,通過網(wǎng)絡(luò)整體水平全面評(píng)估藥物的抗癌效應(yīng),發(fā)現(xiàn)潛在的復(fù)雜疾病miRNA治療標(biāo)志物。采用基于網(wǎng)絡(luò)推理算法對(duì)收集的高質(zhì)量小分子—miRNA調(diào)節(jié)二部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,得到預(yù)測性小分子、miRNA網(wǎng)絡(luò)推理模型(SMiR-NBI)在十折交叉驗(yàn)證中得到很好的預(yù)測準(zhǔn)確率。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)和生物信息學(xué)工具對(duì)介導(dǎo)藥物作用機(jī)制的miRNA功能通過靶基因網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詮釋。進(jìn)一步天然產(chǎn)物及非甾體抗炎藥案例分析,發(fā)現(xiàn)了多個(gè)潛在的miRNA介導(dǎo)抗癌新機(jī)制。同時(shí)對(duì)他莫昔芬和二甲雙胍的預(yù)測列表在乳腺癌MCF-7和MDA-MB-231細(xì)胞株實(shí)驗(yàn)測試中分別得到60%和65%的驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)了miRNA介導(dǎo)的抗癌新機(jī)制。所有結(jié)果整合至網(wǎng)站服務(wù)SMiR-NBI中,助力科研者對(duì)miRNA藥物基因組學(xué)做進(jìn)一步研究。論文第六章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。
【學(xué)位單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R91
【部分圖文】：

［２２］、轉(zhuǎn)錄組（Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ）邋［２３］、蛋白組（Ｐｒｏｔｅｏｍｅ）邋１２４］及代謝組（Ｍｅｔａｂｏｌｏｍｅ）邋［２５］逡逑等各個(gè)層面。最近，微生物組（Ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ）邋［２６］也受到廣泛關(guān)注。如圖１．２所示，這些逡逑組分涉及生命過程的方方面面，架構(gòu)了生命體的不同層次關(guān)系，為從組學(xué)水平解析復(fù)雜逡逑生命體提供了基礎(chǔ)。在人體內(nèi)部，這些組分間相互作用，互相協(xié)調(diào)和控制，構(gòu)成相互作逡逑用組（Ｉｎｔｅｒａｃｔｏｍｅ）邋｜２７１，在生理、病理等過程中起著重要作用。全面研宄與疾病發(fā)生、逡逑發(fā)展、診斷及治療相關(guān)的組學(xué)構(gòu)成表型組（Ｐｈｅｎｏｍｅ）邋［２８１或疾病組（Ｄｉｓｅａｓｏｍｅ）邋［２９］，涉逡逑及基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組等不同水平的組學(xué)。復(fù)雜疾病的發(fā)病及治療過程往往是機(jī)體逡逑組分與環(huán)境化合物間共同作用的結(jié)果，如研究藥物與基因組間相互作用關(guān)系的藥物基因逡逑組學(xué)（Ｐｈａｒｍａｃｏｇｅｎｏｍｉｃｓ）丨３０１。逡逑ｒ——－－邐＇：邐邐邐邐邐邋、逡逑？邐ＳＮＰ邐？邋ＤＮＡｍｅｔｈｙｌａｔｉｏｎ邐？邋Ｇｅｎｅ邋ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ邐？邋Ｐｒｏｔｅｉｎ邐？邋Ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅ逡逑？邐ＣＮＶ邐？邋Ｈｉｓｔｏｎｅ邋ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ邐＊邋Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ邋ｓｐｌｉｃｉｎｇ邐ｅｘｐｒｅｓｓｓｉｏｎ邐ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ邋ｉｎ逡逑？邋ＬＯＨ邐？邋Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ邐？邋ｌｏｎｇ邋ｎｏｎ－ｃｏｄｉｎｇ邐？邋Ｐｏｓｔ－ｌｒａｎｉｌａｔｉｏｎａｌ邐ｓｅｒｕｍ

生物多尺度組學(xué)的研宄，需要考慮其全部的相互作用關(guān)系，即相互作用組（Ｉｎｔｅｒａｃｔｏｍｅ）逡逑［２７］。如圖１．３所示，生命體的相互作用組包括幾個(gè)不同方面的相互作用網(wǎng)絡(luò)，如蛋白一逡逑蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)（ＰＰ１）、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（ＧＲＮ）、代謝網(wǎng)絡(luò)、微生物和宿主網(wǎng)絡(luò)及疾逡逑病網(wǎng)絡(luò)等。目前，相互作用組學(xué)中研宄最為成熟的是蛋白一蛋白相互作用組學(xué)｜３８１，反映逡逑了蛋白激活相互作用關(guān)系及細(xì)胞信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)信息。大部分研究將蛋白相互作用抽象為由蛋逡逑白節(jié)點(diǎn)和之間的關(guān)系組成的無向網(wǎng)絡(luò)，即不考慮相互作用的方向性１３８１。機(jī)體內(nèi)的確存在逡逑無向的蛋白相互作用，如兩個(gè)蛋白結(jié)合共同激活下游信號(hào)。但機(jī)體細(xì)胞內(nèi)蛋白信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)逡逑是自上而下的，具有方向性，因此蛋白相互作用組也需在一定程度上考慮方向性｜３９］�；义弦蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò)，指轉(zhuǎn)錄因子等物質(zhì)對(duì)基因產(chǎn)生的反饋?zhàn)饔�，調(diào)節(jié)靶基因編碼蛋白質(zhì)的表達(dá)逡逑水平｜４Ｇ］�；蛘{(diào)控網(wǎng)絡(luò)非常的復(fù)雜，其機(jī)制尚未研究清楚。目前為止，基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的逡逑

道的蛋白一蛋白相互作用數(shù)據(jù)集數(shù)量繁多，附錄表Ｓ１僅列舉了部分?jǐn)?shù)據(jù)�；瘜W(xué)相關(guān)數(shù)逡逑據(jù)庫是另一類主要的組學(xué)數(shù)據(jù)，涉及化合物與多組分相互作用數(shù)據(jù)，如化合物一蛋白相逡逑互作用、化合物干擾的細(xì)胞反應(yīng)數(shù)據(jù)、藥物基因組學(xué)數(shù)據(jù)等。如圖１．４所示，不同方面逡逑的多組學(xué)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行整合，構(gòu)架了生命系統(tǒng)的數(shù)據(jù)體系，涉及醫(yī)藥研究領(lǐng)域的方方面面逡逑［２Ｑ１，如ＤｍｇＢａｎｋ數(shù)據(jù)庫收錄了藥物的基本信息及藥物一靶標(biāo)相互作用關(guān)系［３］，邋ＫＥＧＧ逡逑數(shù)據(jù)庫收錄了靶標(biāo)的通路信息｜４８］，ＯＭＩＭ數(shù)據(jù)庫收錄了基因與遺傳病之間的關(guān)系［４９］。不逡逑同方面、不同尺度、不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合，為全面了解生命體系提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)逡逑據(jù)基礎(chǔ)。生物多組學(xué)數(shù)據(jù)是醫(yī)藥領(lǐng)域的研宄熱點(diǎn)，未來相關(guān)工作可從如下幾個(gè)方面進(jìn)行逡逑擴(kuò)展提升：逡逑（１）擴(kuò)大數(shù)據(jù)數(shù)量。多組學(xué)數(shù)據(jù)目前只揭開了生物系統(tǒng)的“冰山一角”，尤其是相逡逑互作用組。例如，２５００多個(gè)人類成熟ｍｉＲＮＡ中，經(jīng)高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證靶基因的ｍｉＲＮＡ逡逑

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5 林志群;基于Spark MLlib統(tǒng)一數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];福州大學(xué);2017年

6 朱小舟;數(shù)據(jù)挖掘方法在股票選擇中的應(yīng)用研究[D];對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2018年

7 張楠;基于數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)時(shí)短文本處理技術(shù)的研究[D];中國電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院;2018年

8 李華;基于數(shù)據(jù)挖掘的消防電子生產(chǎn)企業(yè)客戶關(guān)系管理研究[D];燕山大學(xué);2018年

9 鞏陽光;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的金融數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];湖北工業(yè)大學(xué);2018年

10 余曉婧;基于數(shù)據(jù)挖掘的高速公路防逃費(fèi)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[D];湖北工業(yè)大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2834790