【摘要】：高通量技術(shù)產(chǎn)生了海量的生物信息數(shù)據(jù),而分析這些數(shù)據(jù)是系統(tǒng)生物學(xué)研究的重點和難點,通常采用聚類算法來尋找具有相似表達(dá)模式的基因組,構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),分析基因之間的相互作用關(guān)系。傳統(tǒng)的聚類算法根據(jù)所有實驗條件聚類,只能找到非重疊的聚類基因,而大量的基因可能參與了多個生物通路。而雙聚類算法則可解決了這些問題,但是雙聚類算法也有不少缺陷。本研究采用單個列向量聚類方法優(yōu)化基于貪心隨機自適應(yīng)搜索過程的雙聚類算法。通過酵母細(xì)胞的基因表達(dá)數(shù)據(jù)驗證優(yōu)化后算法的有效性,實驗表明,優(yōu)化后的雙聚類算法能夠產(chǎn)生結(jié)果更多、更好的雙聚類,本文發(fā)現(xiàn)的雙聚類結(jié)果對基因表達(dá)矩陣中基因的覆蓋率達(dá)到34.77809%,將該算法應(yīng)用到腦膠質(zhì)瘤的基因表達(dá)數(shù)據(jù)中,獲得34個共表達(dá)基因。通過詳細(xì)分析、評估現(xiàn)有的幾種經(jīng)典的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型,研究發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型適用于不完備數(shù)據(jù)集,其利用有向無環(huán)圖模型來揭示基于統(tǒng)計假設(shè)的基因在其表達(dá)水平中的因果關(guān)系。通過調(diào)用R中的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型搭建的bnlearn包,利用34個共表達(dá)基因構(gòu)建腦膠質(zhì)瘤的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),實驗表明HAS2,MICAL2,GML,MARK4,SART3,RPP14,CYP11B2,SEMA3F,CHMP2A,NPPA,ZKSCAN5,SAE1,CTSO,ZNF324B,GLYAT,DLAT,DNMT1,C20orf43,這18個基因之間有調(diào)控關(guān)系,其可能與腦膠質(zhì)瘤的發(fā)病機制有關(guān)。本研究通過優(yōu)化基于貪心隨機自適應(yīng)搜索過程的雙聚類算法,以發(fā)現(xiàn)更多腦膠質(zhì)瘤的共表達(dá)基因,構(gòu)建腦膠質(zhì)瘤的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)其中部分基因存在調(diào)控關(guān)系,此研究可為下一步研究腦膠質(zhì)瘤的發(fā)病機制奠定基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R739.41;TP311.13
【圖文】：

圍的細(xì)胞擴散了，所以手術(shù)治療和物理放療效果都不原因是對腦膠質(zhì)瘤發(fā)病的機制了解不夠，現(xiàn)階段腦膠檢測，其診斷過程易被主觀因素影響，導(dǎo)致不能準(zhǔn)確和臨床進(jìn)展，再者，目前臨床用的腦膠質(zhì)瘤分類標(biāo)準(zhǔn)是法[1,2]。腦膠質(zhì)瘤是一類遺傳性復(fù)雜疾病，它的發(fā)生與步演變的過程。在眾多與腦膠質(zhì)瘤相關(guān)的基因中，哪是如何作用的，如今這些問題仍然是研究的重點。瘤中的全部基因進(jìn)行模擬分析，在系統(tǒng)中認(rèn)識腦膠質(zhì)推斷和識別基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中調(diào)控關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特程，理解基因表達(dá)的基本規(guī)則。系統(tǒng)生物學(xué)就是在整系統(tǒng)生物學(xué)不僅僅關(guān)心個別基因和蛋白質(zhì)的分子生物系統(tǒng)之間的相互關(guān)系、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)以及系統(tǒng)功能的

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 與傳統(tǒng)的聚類不同，雙聚類[38,39]是在基因表達(dá)矩陣旨在發(fā)現(xiàn)具有相似模式的局部數(shù)據(jù)集。雙聚類中的某個多個聚類，也可以不包含在任何聚類，也就是說，聚類統(tǒng)聚類與雙聚類可以表示為圖 2.1，其中(a)和(b)分別表類結(jié)果，(c)表示雙聚類所得的結(jié)果。條件集

圖 2.2 雙聚類算法在各個領(lǐng)域的應(yīng)用 雙聚類在基因表達(dá)數(shù)據(jù)中的分類聚類通常按基因的表達(dá)模式，以及是否完全被劃分，還有基于有度量有度量函數(shù)的分類，這里描述幾種常見的雙聚類的分類方式�；诨虮磉_(dá)模式的雙聚類據(jù)實驗條件下基因表現(xiàn)出的模式，相關(guān)文獻(xiàn)中已經(jīng)描述了幾種類型的研究者認(rèn)為，可以用一個正式的方程來表示雙聚類中的值。我們定義A 的任何恒定值；(1 )i i I和(1 )j j J是指每個基因i 或每個法模型中使用的常量值； ( )1i i I和(1 )j j J對應(yīng)于每個基

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2778543