【摘要】：現(xiàn)代社會快速發(fā)展的同時也帶給人們巨大的精神壓力。隨著醫(yī)學(xué)的進(jìn)步,精神類疾病逐漸被人們所重視。其中,精神分裂癥作為具有遺傳性的一種精神類疾病,因其病因不明,臨床表現(xiàn)復(fù)雜而受到研究者們的關(guān)注。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和基因測序等相關(guān)技術(shù)的大熱,眾多研究者將重點轉(zhuǎn)移到機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)方法和生物醫(yī)學(xué)中的組學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合,進(jìn)而得到研究者們所需的信息。本文采用的基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多組學(xué)數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)分析算法對fMRI數(shù)據(jù)(functional Magnetic Resonance Imaging,功能性磁共振成像)、SNP(Single Nucleotide Polymorphism,單核苷酸多態(tài)性)、DNA-methy(DNA methylation,DNA甲基化)這三類組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析。首先,在對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理之后,我們構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一個結(jié)構(gòu)的建模,針對每一類數(shù)據(jù)都建立相應(yīng)的相似性矩陣,然后利用以交叉擴(kuò)散過程為核心算法對樣本對進(jìn)行加強(qiáng)強(qiáng)相關(guān),減弱弱相關(guān)的操作,將每一類數(shù)據(jù)融合成最終的統(tǒng)一數(shù)據(jù)矩陣,從這個統(tǒng)一矩陣元素中選擇出強(qiáng)相關(guān)的樣本對,進(jìn)而對其進(jìn)行具體關(guān)聯(lián)的分析,最終根據(jù)對應(yīng)的SNP位點、fRMI體素信息等找到潛在的精神分裂癥的生物標(biāo)識物和其相關(guān)例如潛在發(fā)病腦區(qū)等信息。相比于其他使用線性融合等的方法,本文采取的是非線性信息融合的方法,對先驗信息要求低,并且不需要對每一類數(shù)據(jù)做權(quán)重的分配。通過模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集的驗證,在相同的參數(shù)條件下,三類組學(xué)數(shù)據(jù)的大部分融合樣本相似度比兩類組學(xué)數(shù)據(jù)相應(yīng)的融合樣本相似度高,并且在尋找相關(guān)疾病的潛在發(fā)病生物標(biāo)識物時,三類組學(xué)數(shù)據(jù)最終分析結(jié)果比兩類組學(xué)數(shù)據(jù)分析結(jié)果多,側(cè)面論證第三類組學(xué)數(shù)據(jù)的加入對數(shù)據(jù)的融合有一定的補(bǔ)充和完善,從而在醫(yī)學(xué)上分析相關(guān)疾病提供一定的幫助。
【圖文】：

多組學(xué)數(shù)據(jù)融合方法分類從圖1.1可以看出目前對多組學(xué)數(shù)據(jù)的研究分為無監(jiān)督、有監(jiān)督和半監(jiān)督方法

多組學(xué)數(shù)據(jù)融合中無監(jiān)督方法分類從圖1.2可看出，針對無監(jiān)督方法，有矩陣分解方法、貝葉斯方法、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方法
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O157.5;R749.3

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10 徐生偉 李W毩

本文編號：2682593