基于通路的基因表達差異分析已經(jīng)成為識別各種癌癥相關(guān)通路的通用方法,如已有的基因集富集分析方法GSEA和基因集分析方法GSA。重疊基因降權(quán)(PADOG)方法在GSA方法的基礎(chǔ)上降低了頻繁出現(xiàn)在很多通路中“公共基因”的影響。由于通路的拓撲結(jié)構(gòu)特征反映了基因在通路中的位置,重要性以及基因之間的相互作用。信號通路影響分析方法SPIA考慮了基因的上下游位置對擾動信號傳播的影響。目前主要通路分析方法并未考慮基因在通路中的重要性,本文對通路分析方法進行了深入研究,并基于KEGG信號通路數(shù)據(jù),將基因重要性考慮到癌癥通路分析方法中。論文的主要工作包括:1、顯然在通路中,出度大的基因影響的下游基因就越多。本文統(tǒng)計出204條KEGG信號通路中基因的出度和頻度,并用平均出度表示基因重要性,頻度表示基因特異性。并把平均出度在前100名的基因在DAVID數(shù)據(jù)庫中進行GO功能注釋,結(jié)果發(fā)現(xiàn)平均出度大的基因顯著富集在一些癌癥相關(guān)通路中。2、本文在重疊基因降權(quán)(PADOG)方法基礎(chǔ)上將基因特異性和基因重要性結(jié)合起來,提出了一種基于基因重要性和特異性的通路分析方法PAGIS�；诨蛑匾院吞禺愋愿倪M原SPIA方法并提出... 

【文章來源】：溫州大學浙江省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1 研究背景
        1.1 生物信息學及其發(fā)展
        1.2 基因和蛋白質(zhì)的表達
        1.3 微陣列技術(shù)
        1.4 癌癥
        1.5 基因集
        1.6 信號轉(zhuǎn)導網(wǎng)絡(luò)和代謝通路
    2 本文研究內(nèi)容
    3 本文的工作與組織
第二章 癌癥通路分析方法簡介
    1 KEGG數(shù)據(jù)庫
    2 NCBI數(shù)據(jù)庫
    3 常用分析工具
        3.1 R語言
        3.2 Cytoscape
        3.3 Bioconductor
    4 假設(shè)檢驗
    5 差異分析
    6 癌癥通路分析方法
        6.1 方法簡介
        6.2 基因集富集分析方法（GSEA）
        6.3 基因集分析方法（GSA）
        6.4 基于重疊基因降權(quán)的通路分析方法（PADOG）
        6.5 信號影響通路分析方法（SPIA）
    7 本文使用數(shù)據(jù)及其預(yù)處理
    8 頻度和平均出度的分布
第三章 基于基因重要性的改進PADOG方法研究
    1 引言
    2 算法介紹
    3 算法步驟
    4 結(jié)果分析
    5 結(jié)論
第四章 基于基因重要性和特異性的改進SPIA方法研究
    1 引言
    2 算法介紹
        2.1 基于基因重要性的過表達分析
        2.2 基于基因特異性信號通路擾動分析
    3 算法步驟
    4 結(jié)果與分析
        4.1 SPIA-IS,SPIA和BPA方法識別出癌癥相關(guān)通路平均秩的比較
        4.2 SPIA-IS,SPIA和BPA方法識別出的癌癥相關(guān)通路數(shù)目比較
        4.3 SPIA-IS,SPIA和BPA方法中目標通路的秩比較
        4.4 常見癌癥相關(guān)通路的秩比較
    5 結(jié)論
總結(jié)與展望
    1 本文總結(jié)
    2 后續(xù)研究與展望
參考文獻
致謝
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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2932247