癌症驱动错义突变预测方法的比较分析和性能提升初步研究

发布时间：2021-07-06 16:10

　　癌症作为一种人类复杂遗传疾病,一般是由基因组上不断累积的大量突变所导致。在众多突变中,仅有一小部分突变对于癌症的发生发展起到关键作用,这些突变被称为驱动突变。驱动突变的发生会显著改变正常细胞的分子运行系统,并且刺激肿瘤细胞的生长。由于癌症基因组的不稳定性,通常驱动突变的发生会伴随着大量的乘客突变,这些乘客突变一般不会参与癌症的发生发展以及治疗等过程。考虑到驱动突变是作为癌症的诊断和预后的分子标志,并且是癌症相关药物的研发或者作用的靶标,所以从癌症基因组上众多的突变中识别出驱动突变是非常重要的。错义突变是基因组上数量最多的一种突变,目前已有多种策略用于预测癌症驱动错义突变。第一种策略是通过传统生物学实验方法鉴定驱动突变,但是比较耗时耗力,难以处理和挖掘众多测序项目产生的海量突变数据。第二种策略是通过统计学方法发现驱动突变,但是需要较大数量级的癌症样本,一般难以获取到。最后一种策略是基于序列位点保守性,蛋白质结构与功能等特征开发相关算法,预测对癌症发生发展有功能影响的驱动突变。目前已经有很多算法用于预测癌症驱动错义突变,这些预测算法有着不同的设计特点。已有的关于癌症驱动错义突变预测算法评估... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．?１．１癌症特异性突变预测工具（Ｃａｎｃｅｒｓｐｅｃｉｆｉｃ）与广谱性疾病突变预测工具??（Ｇｅｎｅｒａｌ）在标准测试集一上的预测性能??

?ｐｒｏｖｅｄ－??ｓｅＮ?ＳＰＥ?ＡＣＣ?ＵＣＣ?ＫＪＣ?ｎ?Ｐｒｅａｖｏｉｓ??图２．?１．１癌症特异性突变预测工具（Ｃａｎｃｅｒｓｐｅｃｉｆｉｃ）与广谱性疾病突变预测工具??（Ｇｅｎｅｒａｌ）在标准测试集一上的预测性能??＇?？?ｊ—?ｒＪＷＳＮＦＯ＊？?—?－?ＤＡＫＫ?Ｏ?Ｍ＊?ｆｆｅｖｉｏｆ?ｂ?Ｔ％??＇＾？＇?＊＊?ｊ＊＊＊?ＫＡＴ１ＪＭＭ?．？ｌ？？ｒ＜＞７Ｊ?？？＊〇？０？：?（ＡｍＫ?：〇？？?Ｐ?■？？??■?｜?＊?；ｉ?：?—?—?－??〇，：?ｓ＾ｉｎｏｘ＊??ｆ＇Ｓ＇－ａｐｔ＊＊■＊？＇?ＣｉｏｗＣ？ｎ＞？？？〇？？?￣?ｃ＾＜ｗ？＊．?ｖ？＞??ｆｔ，?ｒＰｌ?ａ？Ａ?ｊｔＶＪ?？Ｊ?■？？???ＩＭＦＩ?＜ｉ．Ｗ??Ｐ＾ｐｉｗｉＣ?ＨＤｉＶ？ｔｔｆ??＊?？?，?＇?？?？?＊?Ｃ？〇ｔＡ？？?ＳＦＴ４ＧＯＷ??灼??——?Ｍ＞ＣＡｆ？？？?ｆＭＫＭＭ？Ｓ９?Ｕａａｕ．ｍｔ？ＭＭ＞Ｍ??Ｂｌ｜ｊ？?？？：?，?■??ＭＶｊｒｕ．？？?ＰＷＡ－ｔ－ＡＮＭ．＊？?—－?ＶＦＳｒ４？？＜??■?｜６ｖ＊?？？？＊＇＿，??ＩｔｔＶｌｔＸ．?？ｌｔ＊?？—＞?Ｍ？ｕｔｔｘｉｅｖ＼ｗｃＭＶｉ?ｆ＞？：?＿?？?＼？ａ?ａ＊ＰＴ??ｉｊｊ，?Ｊ！?．?ｖｆｅｕｓｖＭｃ？Ｔ？?—?ｔ？ｔｕ＊？？＞．ｙ２?—－?ｓ＾ｒＭｓｔｕ?ｘ？？ｗ??＾＇???Ｍ？＊Ｕ＊〇Ｔ＾?〇ｌ?Ｒｌ？．?０，Ｗ??Ｋ－－

图２．２．２癌?

【参考文献】：
期刊论文
[1]机器学习在生物信息学中的应用[J]. 张晓龙,杨艳霞.  武汉科技大学学报(自然科学版). 2005(02)
[2]现代生物信息学及其主要研究领域[J]. 萧浪涛.  湖南农业大学学报(自然科学版). 2000(06)



本文编号：3268551