【摘 要】
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以癌症为代表的复杂疾病对人类生命造成严重的威胁,由于高通量技术的快速发展,大量的基因被挖掘分析。在生物网络中不同分子间以及各分子之间相互作用的差异表达的变化,构成了生物差异性网络。拓扑的建设和探索这些差异网络以及网络中的基因关系对于理解其背后的生物学机制是关键性的一步;同时,差异网络分析方法可以深入到生物代谢层面进一步了解疾病的产生机理。因此,探究基因差异性网络的结构如何在两组不同疾病状态之间的变
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以癌症为代表的复杂疾病对人类生命造成严重的威胁,由于高通量技术的快速发展,大量的基因被挖掘分析。在生物网络中不同分子间以及各分子之间相互作用的差异表达的变化,构成了生物差异性网络。拓扑的建设和探索这些差异网络以及网络中的基因关系对于理解其背后的生物学机制是关键性的一步;同时,差异网络分析方法可以深入到生物代谢层面进一步了解疾病的产生机理。因此,探究基因差异性网络的结构如何在两组不同疾病状态之间的变化是基因组研究的一项重要任务。本文选取在疾病样本和正常样本下使用基因组的差异网络分析方法,得到与疾病的产生与发展有着更大概率的相关基因。首先通过高斯图模型估计整体关系的网络模型,其指定网络中所有基因之间的相关性;然后通过精确回归模型计算特定组的组内网络模型,使用残差消除全局关系影响后的数据,拟合协方差回归模型,通过最大期望算法获得对于精度矩阵的估计获得差异基因对;最后通过Bootstrap算法来获取差异分数,从而得到差异网络,筛选出关键基因并分析关键基因的富集通路。特别的,在差异网络精度矩阵估计模型的构建中与MLE和GLasso模型估计法相对比,通过偏相关系数的平方差之和(SSE)、受试者工作特征曲线(ROC)、查准率-查全率曲线(P-R)各图中相关参数对实验结果衡量比较分析得到本文所提出的方法相比其它方法可以更好的检测出正常与肿瘤样本差异表达基因。本文由GEO数据库下载得到肾细胞癌源数据,针对相关的40个基因芯片进行实验研究,得到差异表达结果并选取排名前20的差异基因,其中有12个在研究中已经证实对肾癌的发生过程中具有很大的相关性。在对差异表达基因进行路径综合分析中也表明这些差异基因所参与的通路中与肿瘤的产生有着直接的影响。综上得基于基因组的差异网络分析方法是一种有效、适用的模型估计特定组的网络并在差异网络中推断出相关差异基因。
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