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基于相互作用网络的致病基因预测方法研究

刘青  
【摘要】:摘要:人类复杂疾病往往是由于多基因突变引发的,而这些发生突变的基因则通过相互作用影响疾病发展、调控生理活动。随着高通量技术的快速发展、生物数据的日益丰富,如何利用相互作用数据以及其他生物信息找到致病基因,对于认识疾病机理、设计新型药物、制定新的针对性诊疗方法等方面都起着重要的促进作用。本文从相互作用网络出发,进行致病基因预测,主要研究成果如下: 第一,本文通过对不同数据库中的相互作用数据进行集成分析,构建人类相互作用网络(HPIN),并利用BC、CC、DC等多种中心测度方法对该网络进行中心性分析。收集疾病数据库OMIM中不同种类的数据,获得人类致病基因集合。通过对比分析已知致病基因与其他基因的中心性测度值的差异,我们发现已知致病基因的平均BN中心性测度值明显高于其他基因,并且在基于DC中心性测度值和PageRank值的排序中,已知致病基因更倾向于排在前列。 第二,本文提出了一种基于加权的PageRank方法(WPR)来预测致病基因。首先利用DNA甲基化和异常甲基化信息构建加权的疾病网络,并计算该网络中每个基因的PageRank值。然后通过与1000个随机等价网络中相应基因的PageRank值进行比较,筛选出分值异常的基因,并利用基因签名库GeneSigDB中的文献信息对其进行有效性验证。基于肺癌致病基因预测结果的分析表明,WPR方法在预测准确性和数量上都要优于加权度方法(WDC)。 第三,本文针对不同组织之间的差异性,提出一种基于组织特异性加权网络的致病基因预测方法(SWPR)。首先,根据基因表达数据和人类相互作用网络,利用点移除方法构建不同组织的特异性网络。然后,对于不同疾病,在其相应的组织特异性加权网络中,使用WPR方法预测致病基因。基于肺癌和血癌致病基因预测结果的分析表明,相比于WDC方法和WPR方法,SWPR方法在预测性能上有明显的提高。 本文从相互作用网络角度出发,分析了已知致病基因的拓扑中心性,提出了两种有效的致病基因预测方法,其预测结果对生物学实验具有积极的指导作用。本文包含图6幅,表4个,参考文献136篇。


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