基于粒计算的生物复杂系统建模和网络结构分析
本文选题：生物复杂系统 切入点：粒计算 出处：《江南大学》2017年硕士论文
【摘要】：后人类基因组时代,人们对生命规律有了深入了解,挖掘生物数据的有效信息成为生命科学等领域的热点,推动着生物信息快速发展。其主要包括单个生物分子序列、结构和功能的研究,以及以组学为基础的生物复杂网络的探索,分析生物分子的交互作用和模块的结构功能。对生命复杂系统结构信息的提取和系统的简约,有利于用较低成本探索生物分子的调控或代谢机制。粒计算在信息处理和数据挖掘领域有着重要作用,利用粗粒化思想可以从不同层次分析和解决复杂问题。基于不同尺度的生物复杂系统网络分析和功能研究是生物信息领域重要课题。本文主要研究基于粒计算的生物复杂系统的结构简约和信息提取,分别从大样本数据集和高维样本空间两方面探索,研究内容如下:1.基于流感病毒系统,在提取流感病毒特征属性的基础上,给出多蛋白序列间相似性度量指标,提出病毒系统层次递阶结构构建算法,并且定义层次聚类指标确定最佳聚类数;其次,基于粗粒化思想,采用距离最近原则,提取病毒系统标签;进一步利用层次聚类算法,构造出流感病毒主干进化树。数据实验结果显示,具有宿主相同、时间跨度较小、爆发地点相近的流感病毒更倾向于处于相同的分支,从而验证方法在系统结构提取中的有效性。2.建立了基于粒度空间理论的结构聚类分析和最优层次结构的理论、方法研究。采用粗粒度的观点,引入类内偏差和类间偏差指标来度量粒度空间各层次(不同粒度)间的差异,并且探究它们性质。在此基础上,提出层次评价指标,并建立了确定最佳粒度的优化模型。进一步,给出了提取系统最优层次结构的算法,通过新算法可获得数据系统的多层结构。最后,设计一个新的分类器,用于实验结果比较和评价。通过流感病毒系统数据实验,结果表明:流感病毒系统多层结构的病毒标签能够有效近似整个系统。3.针对高维的乳腺癌基因表达数据,探索与免疫组化(IHC)分子定义的乳腺癌亚型相关的差异表达基因。在初步筛选的乳腺癌亚型差异表达基因基础上,以分类准确率最高为目标,通过降维的方法,挑选出包括119个m RNA和20个mi RNA的特征基因,将特征基因和其他已有的基因集进行亚型识别比较,最后利用通路和网络检验分析,特征基因富集于癌症相关通路且关键乳腺癌基因在基因网络中连接紧密,有效探索乳腺癌分型过程特征基因的作用。4.探索乳腺癌亚型对间的差异和内在联系。考虑ER和HER2状态在乳腺癌分型中的作用,构建基于IHC分子的乳腺癌亚型识别决策树。基于已构建决策树,利用亚型对间差异分析,获得30个m RNA和7个mi RNA特征基因,使得在免疫组化和基因表达不同层次乳腺癌亚型识别建立联系。利用特征基因集进行其他数据集的乳腺癌亚型识别。通路和网络的分析用来探索特征基因间的功能和联系,进一步挖掘乳腺癌亚型在分型和治疗中潜在联系。本文创新点如下:1.提出了最优层次结构评价指标,并且从理论上进行证明其为全局最优,可用于复杂系统层次递阶结构构建和系统简约;2.通过选取特征基因数较少,亚型识别准确率最高为目标,采用逐步降维方法来探究与乳腺癌亚型相关的疾病基因,并且探究特征基因癌症中的生物显著性;3.考虑乳腺癌分型过程,依据IHC分子构建决策树,识别亚型对间差异基因,有助于分析乳腺癌亚型间的差异和潜在关系。
[Abstract]:This paper studies the structure and function of biological complex system based on particle - size spatial theory . 4 . To explore the role of ER and HER2 status in breast cancer typing .
【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
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