基于贝叶斯网络的非同义突变与疾病关系的预测
本文关键词：基于贝叶斯网络的非同义突变与疾病关系的预测 出处：《华东师范大学》2012年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：人类基因组是人类疾病研究的核心之一。当前,随着高通量测序技术的普及,研究人员更加容易获得病人的基因组信息,这便导致了大量的基因组变异和人类疾病关联的数据的累积。如何从海量的信息中发现极其有意义的信息,变成了当下非常重要的研究内容。首先,以计算的方式去筛选大量数据,可以加快研究的速度,简化研究的复杂度；其次,结合各种水平上的数据进行研究,在一定程度上反映了疾病形成机制中的关键因素,有助于疾病的研究和预防,最终达到实现个体化医疗的目标。 目前,使用计算的方法去研究非同义突变的影响,多以数据为驱动的研究策略为基础,主要集中在机器学习的方法上的改进,而对数据的生物学意义,关联与内在的生物学机制考虑甚少。本文在数据上,有选择性的组织不同类型生物学数据,兼顾数据的内在关联与可解释性,在模型上,向模型中扩充系统与功能基因组信息。在兼顾临床医学分类与生物学分子机理的条件下,使用贝叶斯网络的方法,选择分类目标,控制特征结构,训练分类器。 本研究最终在34890个突变中训练出178个疾病的分类器。这些分类器的结构各有不同,例如复杂疾病的贝叶斯网络结构中,序列的特征,基因功能的特征,以及生物学通路的特征之间都有关联。所有的分类器预测精确度从0.77到0.99,平均值为0.92。训练后的结构不仅展现了特征值之间的关系,更显示出突变在影响疾病形成中涉及到的生物学通路和其他因子本文提出的蛋白质互做网路中疾病特异的热点特征在各种突变预测的过程中占有非常重要的地位。在获得不同疾病分类器的基础之上,本研究进一步对一组与训练数据无关的转移性黑色素瘤的外显子测序实验数据,进行了包括预测,方法间比较,及意义的示例分析。结果显示,本研究预测结果与polyphen方法结果的1e-4相关性水平。比较不同疾病分类器所预测的突变基因在致病倾向上同样显示了预测结果与样本间直观的生物学关联。在致病倾向最强的5个疾病中包含了表皮系统疾病,癌症,血管疾病。 总之,本研究以贝叶斯学派的概率观为基础。尝试建立了临床医学疾病分类与组学时代下生命科学信息的关联,尝试结合介于以假设为中心与以数据为驱动的研究策略。为个体化医疗的实现提供过渡性但具有启发式的研究模式。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：R346;O212.8
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，本文编号：1353197
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