基于表达数据的肿瘤标志物的计算识别与分析

发布时间：2020-10-16 20:51

　　 本文的工作是基于表达数据的肿瘤标志物的计算识别与分析，分别对基因表达数据和miRNA表达数据两方面内容进行了分析。 本文提出了基于过滤(filter)方法的改进的特征选择算法，并应用到成对的基因表达数据分析中。首先，采用改进的成对t-test (paired t-test)方法来计算基因与样本间的统计显著性，使用癌症样本和正常样本的比值来代替原始方法中的差值运算来得到每个基因的差异表达量。然后，计算每个基因的基于FDR的q-value值作为衡量该基因的统计显著性的量化指标。最后，使用Pearson相关系数来衡量基因间的关联关系，去除了基因列表中的冗余基因的影响，通过最优化q-value值和冗余衡量值间的表达式，最终选取了特征基因的集合列表。评估过程中使用了六种癌症基因表达数据集对算法的有效性与稳定性等方面进行了全面的评估。 本文对基于表达数据的miRNA癌症标志物进行了综合的计算识别与分析。主要集中在两个方面，对单一癌症类型的特异miRNA标志物和多种癌症类型间共同的miRNA标志物的识别，主要工作包括：1)对于每一种特定的癌症类型识别差异表达的miRNA；2)差异表达的循环miRNA的识别；3)组合的miRNA标志物识别；4) miRNA靶基因pathway富集分析等。为了更具有广泛性，本文使用了八种癌症早期阶段的成对的表达数据集，综合分析结果表明本文识别的某些miRNA标志物和癌症的关系十分密切，可以为血液中临床诊断的miRNA标志物提供潜在的候选集合。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP391.4
【部分图文】：

图 4.1 miRNA 标志物识别与分析流程图4.5 实验结果4.5.1 每种癌症类型差异表达 miRNA 的识别与分析为了研究 miRNA 在癌症发生、发展中的作用，我们对每一种癌症类型的差异表达的 miRNA 都进行了识别。由于在肿瘤形成和发展中积累了各种变化，不同的癌症可能具有它们特有的差异表达的 miRNA。这些 miRNA 在癌症的形成和发展过程中参与了一系列生物过程。与基因标志物的识别类似，越来越多的特异的 miRNA 被识别并应用于癌症的预防和诊断。1. 每种癌症类型早期阶段的差异表达 miRNA 的识别在这一部分中，使用在方法 4.4.1 节中提到的策略，来识别差异表达的 miRNA。共收集了八种癌症的 miRNA 表达数据，包括前列腺癌、乳腺癌、肺癌、肝癌等，具体信
【共引文献】

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本文编号：2843760