發(fā)布時間：2018-04-10 21:31

  本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 基因篩選　； 參考：《華東師范大學》2016年碩士論文

【摘要】：乳腺癌疾病相關基因篩選與藥物研發(fā)是生物醫(yī)學研究領域的重要課題,有效篩選相關轉移基因和預測現(xiàn)有藥物的新用途對于該疾病的治療具有重要的科學意義。然而,如何挖掘和利用疾病與藥物相關的特征信息一直是目前該領域的難點。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展,通過特征整合與數(shù)據(jù)模型算法的結合,為以上問題提供新的解決途徑。本文利用數(shù)據(jù)挖掘的特征篩選算法及分類算法研究乳腺癌相關基因篩選問題和藥物重定位問題。主要研究內容如下：1.提出了一種基于隨機森林分類算法和病人基因特征信息的乳腺癌轉移標志基因篩選方法PPIRF。該方法的特點在于不僅考慮到基因表達值在疾病分類預測問題中的重要性,而且把蛋白質-蛋白質相互作用信息作為先驗知識融合到基因挑選過程。通過與其它方法進行對比,結果表明PPIRF篩選出的基因組合具有更好的預測能力和生物可解釋性。2.提出了一種基于藥物多類特征信息的重排序算法Ranking-based KNN用于乳腺癌等疾病的藥物重定位。Ranking-based KNN方法的特點在于不僅融合了化學結構信息、靶標信息、副作用信息以及拓撲相關性信息多種藥物特征,而且通過Ranking-SVM算法得到了待測藥物的最可信近鄰的排序以使用加權打分策略來預測該藥物的新用途。實驗結果表明該方法可以幫助尋找治療乳腺癌等類疾病的藥物新用途。3.開發(fā)了名為DREP的藥物重定位可視化預測工具。該工具共包含了兩種藥物重定位方法：第一種是基于Ranking-based KNN算法的藥物重定位；第二種是基于邏輯回歸分類的藥物重定位。該工具可以對KEGG數(shù)據(jù)庫中1387種藥物與1514種疾病的未知關系進行預測,并根據(jù)預測出的藥物-疾病對分值數(shù)給出所查詢藥物可能治療的疾病名稱列表。DREP工具界面友好,操作簡單,便于生物學研究人員的使用。
[Abstract]:Screening of genes associated with breast cancer and drug research and development are important topics in biomedical research. It is of great scientific significance to screen relevant transfer genes and predict new uses of existing drugs for the treatment of breast cancer.However, how to mine and utilize the characteristic information of disease related to drugs has been a difficult problem in this field.With the development of data mining technology, the combination of feature integration and data model algorithm provides a new way to solve the above problems.In this paper, the feature screening algorithm and classification algorithm based on data mining are used to study the selection of breast cancer related genes and drug relocation.The main research contents are as follows: 1.The feature of this method is not only to consider the importance of gene expression value in disease classification prediction, but also to fuse protein-protein interaction information into gene selection process as a priori knowledge.Compared with other methods, the results show that the gene combination selected by PPIRF has better predictive ability and biointerpretability. 2.In this paper, a reordering algorithm based on multi-class characteristic information of drugs, Ranking-based KNN, is proposed for drug relocating. Ranking-based KNN method for breast cancer and other diseases is characterized by the fusion of not only the chemical structure information, but also the target information.The side-effect information and topological correlation information are used to predict the new use of the drug. Furthermore, the Ranking-SVM algorithm is used to get the ranking of the most reliable neighbor of the drug to be tested and to use the weighted scoring strategy to predict the new use of the drug.The results show that this method can help to find new use of drugs to treat breast cancer and other diseases.A visual prediction tool called DREP for drug relocalization was developed.The tool includes two drug relocalization methods: one is drug relocalization based on Ranking-based KNN algorithm, the other is drug relocalization based on logical regression classification.The tool can predict the unknown relationship between 1387 drugs and 1514 diseases in KEGG database. According to the predicted drug-disease score, the list of disease names that can be treated by the drugs queried. The DREP tool has friendly interface and simple operation.Easy to use by biological researchers.
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R737.9

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本文編號：1732998