疾病与微生物关联预测方法研究
发布时间：2021-08-10 20:17
微生物是一切微小生物的统称,近年来,越来越多的研究证明微生物在人类健康、免疫防御、癌症控制、营养吸收中发挥着重要的作用,鉴定与疾病相关的微生物将有助于人们对复杂疾病发病机理的理解,同时也能促进相关药物开发用于疾病预防、诊断和治疗。然而用生物实验方法鉴定疾病与微生物关联不仅昂贵而且耗时。因此,利用目前已知的微生物-疾病关联数据,通过开发有效计算模型来识别潜在疾病相关的微生物将极大的降低实验成本,从而缩短实验周期。本文提出了两种算法模型预微生物与疾病之间潜在的关联。这两种模型分别是基于KATZ模型和二分网络推荐的微生物-疾病关联预测方法（KATZ model and Bipartite Network Recommendation Algorithm,KATZBNRA）和基于线性模型的微生物-疾病关联预测方法（Linear Model for Microbe and Disease Association,LMMDA）。两种方法都用到微生物-疾病关联网络、微生物相似性网络和疾病相似性网络。KATZBNRA结合了二分网络推荐算法和KATZ模型,首先利用二分网络推荐算法计算出推荐分数矩阵,然后...
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人类微生物组计划近几年来，大量的研究证明微生物在人类健康、免疫防御、癌症控制、营养吸
硕士学位论文8白质形成核糖体，16S中的S表示沉降系数，细菌rRNA的沉降系数分为3种，分别为5S，16S和23S，其中16SrRNA由于大小适中，长度约1.5Kb左右，其序列能利用测序技术较容易地获得。图2.2基因研究实验方法2.1.2网络构建通过HMDAD提供的数据，我们可以下载得到39种疾并292种微生物和450种已知关联的微生物与疾病数据，根据这些数据，就可以建立一个图2.3的微生物-疾病的二元网络，把所有不同种类的微生物和疾病作为网络的节点，如果微生物mj与疾病di存在已知关联，在节点与之间加一条边，如图所示，我们用邻接矩阵表示，其中nd和nm分别代表数据库中不同种类疾病和微生物的数量，可以这样构建邻接矩阵A，如果di已经被证明与mj存在关联，那么，否者为0，然后我们可以得到一个39行292列的邻接矩阵A，矩阵A由1和0组成，如图2.4所示，邻接矩阵A的计算方法如(2-1)所示：123{,,,...,}mnM=mmmm123{,,,...,}dnD=ddddjmiddmnnARA(i,j)=1
疾病与微生物关联性预测方法研究25图3.8不同K值下KATZBNRA算法留一交叉验证的ROC曲线表3-1不同参数值的AUC值γ′0.10.511.52AUC0.89790.90810.90980.90830.9033图3.9不同参数值的AUC值变化曲线0.89790.90810.90980.90830.90330.890.8920.8940.8960.8980.90.9020.9040.9060.9080.910.9120.10.511.52AUCγ′γ′
【参考文献】：
期刊论文
[1]普雷沃菌和饮食及糖代谢关系的研究进展[J]. 姜涛,王雯磊,张明和,张军. 中华糖尿病杂志. 2019 (04)
[2]副干酪乳杆菌L9对卵白蛋白诱发的小鼠过敏性气道炎的调节作用[J]. 惠言,王希璠,任发政,杜仲尧,孙亚楠,陈善斌,赵亮. 中国食品学报. 2019(02)
[3]中青年与老年2型糖尿病患者非高密度脂蛋白胆固醇、动脉硬化指数的对比分析[J]. 辛苏萍,李波. 实用心脑肺血管病杂志. 2018(04)
硕士论文
[1]婚姻状态显著影响结肠腺癌术后患者的生存预后[D]. 刘敏灵.南方医科大学 2017
[2]基于微生物社交网络和随机游走策略的微生物—疾病关联预测[D]. 陈尧.华中师范大学 2017
本文编号：3334713
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人类微生物组计划近几年来，大量的研究证明微生物在人类健康、免疫防御、癌症控制、营养吸
硕士学位论文8白质形成核糖体，16S中的S表示沉降系数，细菌rRNA的沉降系数分为3种，分别为5S，16S和23S，其中16SrRNA由于大小适中，长度约1.5Kb左右，其序列能利用测序技术较容易地获得。图2.2基因研究实验方法2.1.2网络构建通过HMDAD提供的数据，我们可以下载得到39种疾并292种微生物和450种已知关联的微生物与疾病数据，根据这些数据，就可以建立一个图2.3的微生物-疾病的二元网络，把所有不同种类的微生物和疾病作为网络的节点，如果微生物mj与疾病di存在已知关联，在节点与之间加一条边，如图所示，我们用邻接矩阵表示，其中nd和nm分别代表数据库中不同种类疾病和微生物的数量，可以这样构建邻接矩阵A，如果di已经被证明与mj存在关联，那么，否者为0，然后我们可以得到一个39行292列的邻接矩阵A，矩阵A由1和0组成，如图2.4所示，邻接矩阵A的计算方法如(2-1)所示：123{,,,...,}mnM=mmmm123{,,,...,}dnD=ddddjmiddmnnARA(i,j)=1
疾病与微生物关联性预测方法研究25图3.8不同K值下KATZBNRA算法留一交叉验证的ROC曲线表3-1不同参数值的AUC值γ′0.10.511.52AUC0.89790.90810.90980.90830.9033图3.9不同参数值的AUC值变化曲线0.89790.90810.90980.90830.90330.890.8920.8940.8960.8980.90.9020.9040.9060.9080.910.9120.10.511.52AUCγ′γ′
【参考文献】：
期刊论文
[1]普雷沃菌和饮食及糖代谢关系的研究进展[J]. 姜涛,王雯磊,张明和,张军. 中华糖尿病杂志. 2019 (04)
[2]副干酪乳杆菌L9对卵白蛋白诱发的小鼠过敏性气道炎的调节作用[J]. 惠言,王希璠,任发政,杜仲尧,孙亚楠,陈善斌,赵亮. 中国食品学报. 2019(02)
[3]中青年与老年2型糖尿病患者非高密度脂蛋白胆固醇、动脉硬化指数的对比分析[J]. 辛苏萍,李波. 实用心脑肺血管病杂志. 2018(04)
硕士论文
[1]婚姻状态显著影响结肠腺癌术后患者的生存预后[D]. 刘敏灵.南方医科大学 2017
[2]基于微生物社交网络和随机游走策略的微生物—疾病关联预测[D]. 陈尧.华中师范大学 2017
本文编号：3334713
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