在當(dāng)今精準(zhǔn)醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的背景下,根據(jù)癌癥患者自身的基因組學(xué)信息和臨床表型特征研究癌癥患者對(duì)治療的反應(yīng)至關(guān)重要,實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)抗癌藥物對(duì)病人的敏感性。自大規(guī)模藥物篩選數(shù)據(jù)發(fā)布以來,人們雖然已經(jīng)提出了多種抗癌藥物敏感性的預(yù)測(cè)方法,但大多數(shù)方法都是基于細(xì)胞內(nèi)基因表達(dá)這一特征建立起來的。然而我們知道,描述一個(gè)樣本的基因組狀態(tài)除了基因表達(dá)之外,突變、拷貝數(shù)變異、DNA甲基化等信息同樣對(duì)于決定藥物敏感性提供了至關(guān)重要的信息。在此背景下,整合多組學(xué)數(shù)據(jù)建立抗癌藥物敏感性的預(yù)測(cè)模型具有重要的科學(xué)意義。本文通過整合細(xì)胞系的基因表達(dá)、拷貝數(shù)變異、甲基化和小RNA的表達(dá)建立了藥物敏感性預(yù)測(cè)的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型。第一個(gè)模型為GKEDM(Gaussian kernel Euclidean distance model)多組學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型首先計(jì)算了細(xì)胞之間的相關(guān)性,并通過細(xì)胞系的基因表達(dá),拷貝數(shù),小RNA表達(dá)等多組學(xué)特征分別預(yù)測(cè)了藥物對(duì)細(xì)胞系的敏感性;然后采用網(wǎng)格法優(yōu)化多組學(xué)特征的權(quán)重;最后將特征整合建立網(wǎng)絡(luò)模型。第二個(gè)模型為GKCCM(Gaussian kernel correlation coe...

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 藥物敏感性的介紹
    1.2 藥物敏感性的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 公共數(shù)據(jù)資源
        1.2.2 數(shù)據(jù)特征類型
        1.2.3 模型的方法
        1.2.4 模型的評(píng)價(jià)
    1.3 本文的主要工作
第2章 整合多組學(xué)藥物敏感性模型
    2.1 數(shù)據(jù)材料的介紹和預(yù)處理
    2.2 基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)
    2.3 參數(shù)的優(yōu)化
    2.4 模型的評(píng)價(jià)
    2.5 整合多組學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.5.1 GKEDM多組學(xué)模型
        2.5.2 GKCCM多組學(xué)模型
第3章 模型的結(jié)論
    3.1 單特征的分析
    3.2 整合多組學(xué)分析
        3.2.1 熱圖分析
        3.2.2 CCLE數(shù)據(jù)的補(bǔ)充
第4章 結(jié)論和啟示
    4.1 模型結(jié)論
    4.2 模型的展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝



本文編號(hào)：3863960