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《江南大学》 2017年
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基于特征提取方法的p53家族基因信息表达及分析

蔡蓉  
【摘要】:p53基因是迄今为止发现与肿瘤相关性最高的基因,家族成员p63、p73在结构和功能上与其具有很高的同源性,因此如何使用有效的数学方法挖掘更准确的p53家族的生物信息,将对肿瘤的预防和控制具有重要意义。本文以p53家族的mRNA完整CDS序列为研究对象,采用特征提取方法对序列的表达信息进行识别,并运用层次聚类分析方法对p53家族基因序列进行分析。具体工作概括如下:(1)基因签名是一种新兴的基于特征提取的基因表达信息识别方法,能够有效的识别基因的一些生物信息。本文在原基于CGR方法的基因签名上,引入具有一定物理特性的核苷酸游离电子平均能量(EIIP),建立了一种新的E基因签名方法。同时,定义两序列间的E欧氏距离及e均方差公式,并对相关物种进行层次聚类分析。通过对16个物种的p53家族基因mRNA完整CDS序列进行E基因签名得出,在每种基因中均有物种关系越近,基因签名相似度越高的结论。(2)除了根据CGR图形构造原理进行基因签名外,本文还利用CGR方法构造一个12维特征向量对mRNA序列进行数值刻画,并定义了欧氏距离为序列间的距离。再依据此欧氏距离对16个物种的p53家族基因序列进行层次聚类分析,并将聚类结果与原来仅利用8维特征向量得到的聚类结果作对比,发现使用12维特征向量刻画基因序列的方法更合理。(3)为避免序列有效信息的丢失,综合序列CGR游走,平均功率谱,EIIP值和碱基实数化4个特征指标,建立一种多指标物种相似性分析方法,并对多个物种的p53家族基因的mRNA序列作出聚类谱系图进行层次聚类分析。聚类结果与实际相符,说明使用四重特征指标方法对基因序列进行刻画,能够较全面反映序列的生物信息。
【关键词】:p53家族基因 CGR 基因签名 特征向量 层次聚类分析
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:Q811.4
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 绪论7-11
  • 1.1 生物信息学简介7-9
  • 1.1.1 生物信息学的背景与定义7
  • 1.1.2 生物信息学的研究内容与研究方法7-8
  • 1.1.3 生物信息学的国内外研究现状与未来发展趋势8-9
  • 1.2 p53家族基因简介9
  • 1.3 层次聚类分析9-10
  • 1.4 本文的主要研究内容及创新点10-11
  • 1.4.1 主要研究内容10
  • 1.4.2 创新点10-11
  • 第二章 一种兼具生物和物理特征的E基因签名方法11-19
  • 2.1 材料与方法11-14
  • 2.1.1 材料来源11-12
  • 2.1.2 基因签名的产生12-13
  • 2.1.3 E欧氏距离和e均方差13-14
  • 2.2 结果分析及讨论14-18
  • 2.2.1 E基因签名图14-17
  • 2.2.2 E欧氏距离的层次聚类分析17-18
  • 2.3 本章小结18-19
  • 第三章 基于CGR方法的p53家族基因序列的层次聚类分析19-26
  • 3.1 材料与方法19-20
  • 3.1.1 材料来源19
  • 3.1.2 CGR游走模型19-20
  • 3.1.3 特征向量和欧氏距离20
  • 3.2 结果分析及讨论20-25
  • 3.2.1 物种相似性分析20-23
  • 3.2.2 欧氏距离的层次聚类分析23-24
  • 3.2.3 比较分析24-25
  • 3.3 本章小结25-26
  • 第四章 基于四重特征指标的p53家族基因序列的层次聚类分析26-32
  • 4.1 材料与方法26-28
  • 4.1.1 材料来源26
  • 4.1.2 特征指标26-27
  • 4.1.3 数据规范化27-28
  • 4.1.4 特征向量和欧氏距离28
  • 4.2 结果与分析28-31
  • 4.2.1 相似性分析28-30
  • 4.2.2 p53家族基因序列层次聚类分析30-31
  • 4.3 本章小结31-32
  • 第五章 总结与展望32-33
  • 5.1 总结32
  • 5.2 工作展望32-33
  • 致谢33-34
  • 参考文献34-37
  • 附录1:作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参加的学术活动37-38
  • 附录2:36条mRNA序列的E欧氏距离矩阵和e均方差矩阵38-40

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