本文選題：DNA甲基化 + 腫瘤細胞純度�。� 參考：《上海師范大學》2017年博士論文

【摘要】：癌癥是一類由于細胞分裂和凋亡機制失常而導致的疾病,經(jīng)常表現(xiàn)為惡性腫瘤。腫瘤異質(zhì)性是惡性腫瘤的特征之一,由于無法全面解析它的亞克隆結(jié)構(gòu),加上治療后容易產(chǎn)生抗藥性和發(fā)生轉(zhuǎn)移,給治療提出極大的挑戰(zhàn)。DNA甲基化作為DNA分子的表觀遺傳修飾,被認為是腫瘤和其它人類疾病發(fā)生的原因。通過DNA甲基化估計腫瘤內(nèi)部各個亞群的比例有助于了解腫瘤的發(fā)展過程,并能提出合理的個體化用藥和治療方案。本文首先介紹了腫瘤純度估計和差異甲基化分析的若干計算方法。其次,分別利用TCGA數(shù)據(jù)庫中不同類型的分子數(shù)據(jù)建立了基于非負矩陣分解和二次規(guī)劃的腫瘤異質(zhì)性分解的如下幾個計算模型:一、基于DNA甲基化的腫瘤異質(zhì)性分解模型;二、基于基因表達的腫瘤異質(zhì)性分解模型;三、聯(lián)合DNA甲基化基因表達的腫瘤異質(zhì)性分解模型。數(shù)據(jù)模擬發(fā)現(xiàn),我們的方法可以成功地估計出腫瘤內(nèi)部各個亞群的比例,并且基于多數(shù)據(jù)整合的模型相對于單個數(shù)據(jù)類型具有更高的準確度。作為一個特例,我們的方法對于腫瘤純度(設(shè)定腫瘤亞群落數(shù)量為2)的估計也與InfiniumPurify,ABSOLUTE,ESTIMATE等方法具有非常好的一致性。
[Abstract]:Cancer is a kind of disease caused by cell division and apoptosis. Tumor heterogeneity is one of the characteristics of malignant tumor. Because it is unable to fully analyze its subclonal structure, and it is easy to produce drug resistance and metastasis after treatment, it is a great challenge to treat. DNA methylation is an epigenetic modification of DNA molecule. It is thought to be the cause of tumors and other human diseases. Estimating the proportion of each subgroup of tumor by DNA methylation is helpful to understand the process of tumor development and to propose a reasonable individualized drug and treatment scheme. In this paper, we first introduce some calculation methods of tumor purity estimation and differential methylation analysis. Secondly, using different types of molecular data in TCGA database, the following computational models of tumor heterogeneity decomposition based on nonnegative matrix decomposition and quadratic programming are established: first, tumor heterogeneity decomposition model based on DNA methylation; Tumor heterogeneity decomposition model based on gene expression and tumor heterogeneity decomposition model combined with DNA methylation gene expression. The data simulation shows that our method can successfully estimate the proportion of each subgroup in the tumor and the model based on multi-data integration has a higher accuracy than a single data type. As a special case, our method is in good agreement with the methods of Infinium Purifyn ABSOLUTETEESTIMATE and so on.
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R73-3;O151.21

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 ;國外期刊亮點[J];科技導報;2014年11期

相關(guān)會議論文 前1條

1 王煒;;乳腺癌HER2基因FISH檢測:腫瘤的異質(zhì)性[A];2013年第三屆長三角地區(qū)病理技術(shù)新進展研討會暨浙江省第八次病理技術(shù)會議論文匯編[C];2013年

相關(guān)博士學位論文 前2條

1 王法有;腫瘤異質(zhì)性研究的非負矩陣分解模型[D];上海師范大學;2017年

2 桂婷;Polycomb家族蛋白作為腫瘤異質(zhì)性分子標記物在卵巢癌復發(fā)過程中的作用及相關(guān)調(diào)控機制[D];北京協(xié)和醫(yī)學院;2013年

相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 王勤芬;基于PET圖像紋理特征的腫瘤異質(zhì)性研究[D];山東師范大學;2016年

2 夏紅;基于SNP arrays和NGS數(shù)據(jù)的腫瘤異質(zhì)性建模分析方法[D];中國科學技術(shù)大學;2015年

，

本文編號：1836024