發(fā)布時(shí)間：2020-03-30 06:57

【摘要】：癌癥是一類復(fù)雜的異質(zhì)性疾病,忽略癌癥患者體內(nèi)生物分子特征,僅僅依據(jù)癌癥患者臨床癥狀的傳統(tǒng)治療方式無(wú)法滿足現(xiàn)代醫(yī)療治療癌癥的要求。通過(guò)分析患者的蛋白質(zhì)組、基因組、轉(zhuǎn)錄組、表觀遺傳組及代謝組等相關(guān)的生物分子病理學(xué)信息,精準(zhǔn)醫(yī)療能夠指導(dǎo)預(yù)防、治療和緩解癌癥的過(guò)程。越來(lái)越多人類癌癥細(xì)胞系的基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和表觀遺傳組學(xué)等數(shù)據(jù)以及藥物作用于癌癥細(xì)胞系上的反應(yīng)數(shù)據(jù)為建立藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)模型提供了基礎(chǔ)。本文提出基于多層網(wǎng)絡(luò)的藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)方法。首先,基于癌癥細(xì)胞系的基因表達(dá)、基因突變和拷貝數(shù)變異分子特征構(gòu)建癌癥細(xì)胞系三層相似性網(wǎng)絡(luò),以及基于藥物的化學(xué)結(jié)構(gòu)特征和靶標(biāo)信息構(gòu)建藥物二層相似性網(wǎng)絡(luò)。其次,利用擴(kuò)散成分分析方法提取癌癥細(xì)胞系三層相似性網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的低維特征向量和藥物二層相似性網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的低維特征向量。再次,將癌癥細(xì)胞系的低維特征向量和藥物的低維特征向量聯(lián)合作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的特征,將已知的藥物-癌癥細(xì)胞系的敏感性關(guān)系作為訓(xùn)練集的標(biāo)簽,根據(jù)訓(xùn)練集得到二項(xiàng)邏輯回歸模型,以此模型來(lái)預(yù)測(cè)新的藥物敏感的癌癥細(xì)胞系。然后,通過(guò)交叉驗(yàn)證、與其他方法性能比較、在不同組織癌癥細(xì)胞系預(yù)測(cè)以及癌癥細(xì)胞系三層相似性網(wǎng)絡(luò)和二層相似性網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)實(shí)驗(yàn),說(shuō)明了本文方法良好的藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)能力。最后,本文通過(guò)文獻(xiàn)驗(yàn)證以及富集分析驗(yàn)證了預(yù)測(cè)的五條新的藥物-癌癥細(xì)胞系敏感性關(guān)系。基于多層網(wǎng)絡(luò)的藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)方法通過(guò)采用擴(kuò)散成分分析算法得到癌癥節(jié)點(diǎn)和藥物節(jié)點(diǎn)的低維特征向量,提取到了癌癥細(xì)胞系在癌癥細(xì)胞系三層相似性網(wǎng)絡(luò)中的共性部分以及藥物在藥物二層相似性網(wǎng)絡(luò)中的共性部分,而且降低了冗余數(shù)據(jù)和噪音數(shù)據(jù)對(duì)藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)的影響,提高了藥物反應(yīng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,為將來(lái)研究抗癌藥物的生物試驗(yàn)提供了候選藥物,降低了試驗(yàn)的成本。
【圖文】：

pen _missmatch代表比對(duì)失敗果，如公式(2-6)所示。*1 ,1, ) max ( , )i n j mj G i j 的局部最優(yōu)比對(duì)得分。從* *G ( i , j)開(kāi)的局部比對(duì)序列。 類兩 個(gè) 過(guò)程[41]。學(xué) 習(xí)過(guò) 程是從習(xí)一個(gè)分類模型或分類決策函數(shù)，預(yù)測(cè)輸出的類別。整個(gè)過(guò)程如圖 2.1 新的輸出n1y 。學(xué)習(xí)系統(tǒng)) }

圖 2.2 Sigmoid 函數(shù)輯回歸模型的條件概率分布如公式(2-8)和(2-9)所示。exp( )( 1| )1 exp( ) u x bP Y xu x b1( 0 | )1 exp( ) P Y xu x b輸入，Y {0,1}是輸出，nu R和b R是待訓(xùn)練參數(shù)。u代， u x 代表 u 和 x 的內(nèi)積。對(duì)于給定的輸入 x ，邏輯回 P (Y 1| x)兩個(gè)概率的大小，將 x對(duì)應(yīng)到概率值大的類別。模型分析件發(fā)生的概率是p，則該事件不發(fā)生的概率是1 p，，將1p
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R96;O157.5

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本文編號(hào)：2607214