隨著生物信息學(xué)的發(fā)展和基因組學(xué)研究的不斷深入,調(diào)控作用和基因表達(dá)對(duì)生命活動(dòng)的影響得到了越來(lái)越多的研究。以測(cè)序技術(shù)為例的生物科技的發(fā)展,為生物信息學(xué)的研究提供了豐富的數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)錄因子(TF)和microRNA(miRNA)作為基因表達(dá)過(guò)程中最主要的調(diào)控因子,在生命過(guò)程中具有關(guān)鍵作用。轉(zhuǎn)錄因子和miRNA分別在轉(zhuǎn)錄和轉(zhuǎn)錄后階段促進(jìn)或抑制基因的表達(dá)。絕大數(shù)基因的差異表達(dá)會(huì)產(chǎn)生蛋白質(zhì),蛋白質(zhì)的主要功能是作為生物體的結(jié)構(gòu)成分和調(diào)節(jié)新陳代謝活動(dòng),與細(xì)胞的存活和細(xì)胞功能息息相關(guān)。編碼基因和非編碼基因的異常表達(dá)都會(huì)影響復(fù)雜疾病如癌癥的發(fā)生和發(fā)展,影響人類的健康和生活�；虮磉_(dá)的調(diào)控對(duì)于疾病的預(yù)防和治愈至關(guān)重要。因此,結(jié)合疾病特異的基因表達(dá)數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)相互作用(PPI)關(guān)系研究TF-miRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)對(duì)于理解特異疾病的病理機(jī)制十分重要。本文整合多種類型的數(shù)據(jù)從分子層面提出疾病特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析流程。首先使用轉(zhuǎn)錄因子和miRNA及其靶標(biāo)的調(diào)控關(guān)系和蛋白質(zhì)相互作用關(guān)系構(gòu)建基礎(chǔ)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。然后結(jié)合特異疾病正常樣本和腫瘤樣本中的表達(dá)數(shù)據(jù),計(jì)算基礎(chǔ)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中具有連邊的節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性,選擇顯著相關(guān)的關(guān)系,分別得到正常調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和腫瘤調(diào)控網(wǎng)絡(luò),并提出核心節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵傩缘淖兓R(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)。接著結(jié)合正常網(wǎng)絡(luò)和腫瘤網(wǎng)絡(luò)得到疾病特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò),并從生物通路,功能和疾病等方面分析網(wǎng)絡(luò)與疾病的關(guān)聯(lián)。最后結(jié)合疾病特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),改進(jìn)K最近鄰算法(KNN),提出基于最近鄰的疾病候選分子預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)特異疾病的候選分子。在進(jìn)一步的研究中可優(yōu)先使用候選分子驗(yàn)證疾病與分子之間的關(guān)系。本文在肺腺癌表達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建并分析肺腺癌特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。本文得到的所有網(wǎng)絡(luò)均為無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),與實(shí)際的生物網(wǎng)絡(luò)一致。分析表明核心節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法可以有效識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)均與人類肺部疾病密切相關(guān)�；谧罱彽募膊『蜻x分子預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果在準(zhǔn)確率上優(yōu)于基于重啟的隨機(jī)游走方法。對(duì)生物分子的富集分析表明,疾病特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和疾病候選生物分子與疾病密切相關(guān)。本文提出的疾病特異調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和分析算法能夠有效地識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)并預(yù)測(cè)疾病候選分子,并且可以推廣到多個(gè)疾病,有助于理解復(fù)雜疾病的病理機(jī)制。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：R-05
【部分圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文中的節(jié)點(diǎn)用從 1 到|V|的整數(shù)表示，圖 G 被表示為|V|*|V|的二維矩陣 A，對(duì)圖中的每條邊（u, v），A[u][v] = 1 ，否則為 0，帶權(quán)的邊可以令 A[u][v]等于權(quán)重。這種表示很簡(jiǎn)單，但空間需求為Θ(|V|2)，與圖中邊的多少無(wú)關(guān)[12]。圖 2.1 展示了有向圖和無(wú)向圖的鄰接表和鄰接矩陣表示。其中圖（a）為有向圖的表示，圖（b）為無(wú)向圖的表示，從左到右依次為拓?fù)鋱D形，鄰接表和鄰接矩陣表示。對(duì)于頂點(diǎn)數(shù)相同的有向圖和無(wú)向圖，使用鄰接表表示時(shí)，無(wú)向圖的每條邊相當(dāng)于有向圖的兩條邊，因此有向圖的規(guī)模要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于無(wú)向圖。無(wú)向圖的鄰接矩陣對(duì)角線的權(quán)值均為 0，并且其他位置的值沿對(duì)角線對(duì)稱。由于自回路只存在于有向圖中，所以有向圖的對(duì)角線的值不一定為 0，并且鄰接矩陣中其他位置的值不一定沿對(duì)角線對(duì)稱。除此之外，在使用鄰接矩陣表示圖時(shí)，可以通過(guò)矩陣的計(jì)算得到圖的一些屬性。

隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)

有許多不同于其他生物網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，有越來(lái)越多的研究通過(guò) TF-miRNA 調(diào)控網(wǎng)絡(luò)探索人類復(fù)雜疾病的病理機(jī)制。2.2.2蛋白質(zhì)相互作用蛋白質(zhì)相互作用（PPI）是指兩種或兩種以上的蛋白質(zhì)結(jié)合的過(guò)程，最終實(shí)現(xiàn)生物功能的執(zhí)行。蛋白質(zhì)互作用發(fā)生于復(fù)雜分子組織的許多化學(xué)和物理過(guò)程中，絕大多數(shù)的相互作用影響蛋白質(zhì)的加工、存儲(chǔ)和表現(xiàn)。在生命活動(dòng)中，DNA 的合成、基因的轉(zhuǎn)錄、蛋白質(zhì)的翻譯和信號(hào)的傳導(dǎo)等主要的生理階段都與蛋白質(zhì)相互作用密切相關(guān)。蛋白質(zhì)的相互作用包括多亞基的合成，多成分的相互作用和瞬時(shí)的相互作用。多亞基蛋白質(zhì)在分離純化后能夠得到多個(gè)不同的蛋白質(zhì)，如血紅素、色氨酸合成酶等；多成分指核孔復(fù)合物、剪接體、紡錘體等不同成分之間的相互作用；瞬時(shí)的相互作用發(fā)生于所有的蛋白質(zhì)修飾過(guò)程，參與細(xì)胞內(nèi)幾乎全部的生命過(guò)程，如細(xì)胞的生長(zhǎng)、代謝通路、信號(hào)的傳導(dǎo)等過(guò)程，在生命活動(dòng)中具有關(guān)鍵作用。轉(zhuǎn)錄因子與啟動(dòng)子的綁定、配體的跨膜傳遞、肽鏈的重構(gòu)等過(guò)程也離不開(kāi)蛋白質(zhì)相互作用[17]。

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9 劉U

本文編號(hào)：2829828