發(fā)布時(shí)間：2021-09-05 15:30

　　膠質(zhì)瘤占所有惡性腦腫瘤的80%,嚴(yán)重危害人類健康。目前對(duì)于膠質(zhì)瘤的發(fā)病機(jī)制等認(rèn)識(shí)不足,導(dǎo)致對(duì)其診斷治療效果欠佳。人類基因組計(jì)劃的開(kāi)展產(chǎn)生了大量的潛藏豐富生物信息的數(shù)據(jù),如何從中挖掘出膠質(zhì)瘤相關(guān)重要基因亟待解決。本文則主要基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)模型,采用數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⑼诰蛞约熬W(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分析三種篩選預(yù)測(cè)方法,來(lái)實(shí)現(xiàn)膠質(zhì)瘤相關(guān)重要基因的識(shí)別,為膠質(zhì)瘤發(fā)病機(jī)制等的進(jìn)一步研究提供幫助。本文的具體工作說(shuō)明如下:1)基于膠質(zhì)瘤患者的基因表達(dá)數(shù)據(jù),應(yīng)用BMR-ReliefF結(jié)合SVM-RFE算法進(jìn)行特征基因篩選,通過(guò)5折交叉驗(yàn)證找到了25個(gè)有效特征基因（AUC>0.85）。GO分析和PubMed文獻(xiàn)查閱發(fā)現(xiàn)其主要富集的9個(gè)GO term和基因CDK6、NDRG1、MDK都與膠質(zhì)瘤相關(guān),說(shuō)明該方法在膠質(zhì)瘤基因篩選識(shí)別應(yīng)用中的有效性。另外KEGG通路分析提示神經(jīng)活性配體-受體相互作用信號(hào)通路及其相關(guān)的6個(gè)基因可能與膠質(zhì)瘤存在重要關(guān)系,為進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)探究膠質(zhì)瘤的發(fā)病機(jī)制提供了理論基礎(chǔ)。2)基于疾病-基因異質(zhì)網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用DeepWalk深度挖掘網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?提出DBSI（基于疾病相似的預(yù)測(cè)）和GBSI... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

健康成人前腦基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖

32圖 4-2 健康成人后腦基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖4.1.2 大腦基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（患病成人）為研究膠質(zhì)瘤相關(guān)的重要基因，因此也需要有患病成人大腦的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相同實(shí)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行對(duì)比分析。我們利用的是患神經(jīng)元相關(guān)癌癥的成人大腦基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（neuron associated cancer GRN）數(shù)據(jù)。同樣，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)為基因，邊為基因之間的相互作用關(guān)系，邊的權(quán)值代表完成某項(xiàng)生命功能時(shí)基因之間相互作用關(guān)系的可能性。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖見(jiàn) 4-3，具體數(shù)據(jù)描述見(jiàn)表 4-1。

圖 4-3 神經(jīng)元相關(guān)癌癥疾病患者大腦基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖表 4-1 大腦-基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)-邊的詳細(xì)數(shù)據(jù)情況（原始數(shù)據(jù)）網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)數(shù) 邊數(shù)健康成人前腦-基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（forebrain GRN） 16072 2662324健康成人后腦-基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（hindbrain GRN） 16005 2606819神經(jīng)元相關(guān)癌癥成人患者大腦-基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(neuron associated cancer GRN)16219 26542874.2 網(wǎng)絡(luò)可控性分析及基因分類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最早是由歐拉格尼斯堡七橋環(huán)游問(wèn)題發(fā)展過(guò)來(lái)的，可以說(shuō)它的前身是圖論問(wèn)題，隨著人們的發(fā)現(xiàn)，逐漸出現(xiàn)了規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)等等，而很多研究證明，實(shí)際中我們研究的網(wǎng)絡(luò)更多的屬于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接情況嚴(yán)重不均衡，少數(shù)中心節(jié)點(diǎn)（hub 節(jié)點(diǎn)）在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中起著主導(dǎo)作

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]系統(tǒng)生物學(xué)及其研究進(jìn)展[J]. 林輝,熊鴻燕.  重慶醫(yī)學(xué). 2005(09)

博士論文
[1]利用生物信息學(xué)方法篩選膠質(zhì)瘤的差異表達(dá)基因及其相關(guān)機(jī)制[D]. 胡國(guó)章.吉林大學(xué) 2015
[2]cDNA芯片和Oligo芯片在人腦膠質(zhì)瘤特異性靶標(biāo)研究中的應(yīng)用[D]. 姚智強(qiáng).第二軍醫(yī)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的致病基因預(yù)測(cè)方法研究[D]. 郝巖.大連理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3385606