【摘 要】
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T2D是人类常见的复杂遗传疾病之一。随着生物学技术的不断完善,全基因组关联研究（GWAS）发现了许多T2D关联的SNP和基因。通过计算生物学方法,研究人员发现T2D相关的基因变化大约有一半是由SNPs引起的。这些GWAS关联SNP,通过影响miRNA的结合以及蛋白质磷酸化,从而导致疾病的易感性。本文基于特征分类及懒惰重启随机游走方法对T2D风险位点进行预测。目前这一领域已经出现了许多SNPs表型预
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T2D是人类常见的复杂遗传疾病之一。随着生物学技术的不断完善,全基因组关联研究（GWAS）发现了许多T2D关联的SNP和基因。通过计算生物学方法,研究人员发现T2D相关的基因变化大约有一半是由SNPs引起的。这些GWAS关联SNP,通过影响miRNA的结合以及蛋白质磷酸化,从而导致疾病的易感性。本文基于特征分类及懒惰重启随机游走方法对T2D风险位点进行预测。目前这一领域已经出现了许多SNPs表型预测的方法,大部分都是利用蛋白质序列的进化信息或者其结构信息。但是这些方法的准确度、灵敏度等指标不够理想,针对这些问题,本文提出了一种基于机器学习算法T2D风险SNP预测的方法。首先根据已知的T2D、BMD、肥胖症GWAS关联SNP和其位置特征,分别用SVM、逻辑回归、决策树、随机森林机器学习分类算法对这些SNP分类,对比分析构建分类器。再结合其待测风险SNP关联基因与T2D GWAS SNP关联基因PPI网络以及T2D致病基因PPI网络的关联度,提出了 T2D风险位点的预测方法。根据待测的GWAS关联SNP的分类情况,判断该SNP是否是T2D风险位点。单独根据分类器进行预测存在一定的假阴性和假阳性数据。针对此问题提出了一种基于马尔科夫性质的懒惰重启随机游走方法（RWLR）。根据待测SNP的关联基因是否与T2D GWAS SNP关联基因、以及T2D致病基因相关,进一步确定是否是T2D风险SNP。我们首先构建T2D GWAS SNP关联基因PPI网络,再通过t-test筛选出T2D的致病基因,利用MIC计算其相关性构建T2D致病基因的PPI网络,在该网络上用懒惰重启的随机游走算法对待预测SNP的关联基因排名打分,根据该SNP关联基因最后的打分是否大于阈值判断是否与T2D有关。进而确定该SNP是否是T2D风险位点。最后,利用交叉验证法,以ROC曲线为指标验证整个预测方法。实验结果表明该方法是合理准确的,效果优于RWRH、RWMC算法,比单独基于SNP分类预测更准确合理。根据预测结果,我们对T2D风险位点做出了预测,这为进一步研究风险SNP对T2D的易感性提供了更高效的途径。
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