【摘要】：隨著基因技術(shù)的發(fā)展,可以容易地獲取到癌癥病人的mi RNA表達(dá)水平。近些年的研究發(fā)現(xiàn),mi RNA在癌癥轉(zhuǎn)移的過程中扮演著重要角色。從病人的mi RNA表達(dá)水平分析病人的病情開始受到大家的關(guān)注。本文主要研究高維mi RNA表達(dá)水平數(shù)據(jù)的降維處理和結(jié)合臨床數(shù)據(jù)的生存預(yù)測(cè)分析。病人的臨床數(shù)據(jù)中含有大量的刪失數(shù)據(jù),進(jìn)行生存分布函數(shù)求解的時(shí)候就不能忽視刪失數(shù)據(jù)。本文對(duì)于刪失數(shù)據(jù)的處理分別采用乘積限估計(jì)法和極大似然估計(jì)法得到乳癌病人的生存分布函數(shù),對(duì)極大似然估計(jì)法解的存在性條件給出了證明。提出同分布插值方法對(duì)刪失數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,并對(duì)同分布插值方法的誤差進(jìn)行分析。病人臨床數(shù)據(jù)的另一大特點(diǎn)是高維。高維數(shù)據(jù)的處理方法可以歸納為兩類:特征選取和特征抽取。本文對(duì)比了最小網(wǎng)格聚類、主成分分析、Isomap三種降維方法。發(fā)現(xiàn)Isomap方法中的最短路徑預(yù)示著癌癥的病情發(fā)展路徑。并對(duì)最小網(wǎng)格聚類方法提出了去中心化的修改。最后,在降維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合臨床數(shù)據(jù)中的癌癥不同階段的分期數(shù)據(jù),對(duì)比支持向量積方法和決策樹方法得到的乳癌分期分類結(jié)果。通過對(duì)mi RNA表達(dá)水平數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行Kruskal-Wallis檢驗(yàn),找出與癌癥分期具有相關(guān)性的miRNA。通過逐步多元回歸方法建立mi RNA表達(dá)水平與病人生存期的回歸關(guān)系,發(fā)現(xiàn)逐步回歸模型選取的部分mi RNA已經(jīng)被證明與癌癥具有相關(guān)性。例如:hsa-mir-548t,hsa-mir-190,hsa-mir-200b等。
[Abstract]:With the development of gene technology, the expression level of mi RNA in cancer patients can be easily obtained. Recent studies have found that RNA plays an important role in cancer metastasis. From the patient's mi RNA expression level analysis of the patient's condition began to attract attention. This paper focuses on dimensionality reduction of high dimensional mi RNA expression level data and survival prediction analysis combined with clinical data. There are a lot of censored data in the patient's clinical data, so we can not ignore the censored data when solving the survival distribution function. In this paper, we obtain the survival distribution function of breast cancer patients by product limit estimation and maximum likelihood estimation, respectively, and prove the existence condition of the solution of the maximum likelihood estimation method. The same distribution interpolation method is proposed to interpolate censored data and the error of the same distribution interpolation method is analyzed. Another characteristic of patient clinical data is high dimension. The processing methods of high-dimensional data can be divided into two categories: feature selection and feature extraction. In this paper, three dimensionality reduction methods, minimum grid clustering and principal component analysis (PCA), are compared. The shortest path in Isomap method is found to predict the progression of cancer. A decentralization modification is proposed for the minimum mesh clustering method. Finally, based on the dimensionality reduction data and the staging data of different stages of cancer in clinical data, the classification results of breast cancer stages obtained by support vector product method and decision tree method are compared. Through the Kruskal-Wallis test of mi RNA expression level data and clinical data, we find out the miRNA. which has correlation with cancer stage. The regression relationship between mi RNA expression level and patient survival was established by stepwise multivariate regression method. It was found that part of mi RNA selected by stepwise regression model had been proved to be correlated with cancer. For example: hsa-mir-548t, hsa-mir-190, hsa-mir-200b, etc.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R737.9

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