基于加权基因共表达网络算法的遗传数据分析与应用

发布时间：2020-11-01 22:56

　　 牙髓干细胞(DPSCs)是存在于牙髓中的干细胞,并且具有与骨髓细胞相同的更新和分化特性。因此,DPSCs可用于各种疾病的未来再生医疗。然而,当在培养基中促进其分化时,DPSCs在长期传代期间会逐渐丧失其分化能力。故研究者们一直致力于探究影响其分化能力的关键基因,DPSCs的分化伴随的是一个多基因共同参与的复杂生物学过程,而传统的方法只能对单个基因做出分子水平上的局部解释,无法通过基因间的相互作用揭示更为全面的系统整体行为。因此本文提出了使用加权基因共表达网络(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis)来构建协同表达的基因网络模块。WGCNA是根据基因表达谱,通过计算基因间的相关系数,将基因进行聚类,构建一个带有权重的网络。在网络中同一个模块内的基因表达相似程度高,不同模块内的基因表达相似程度低,接着通过与性状关联确定显著模块。为了进一步探索所得显著模块的生物学意义可以进行通路分析具体基因。针对牙髓干细胞数据,首先利用GEO公共数据库中的牙髓干细胞遗传芯片数据运用随机森林-递归特征消除算法筛选特征基因,接着构建加权基因共表达网络,然后联合表型通过KEGG通路分析确定基因。研究结果表明,富集在通路上一些基因已被证实确实与牙髓干细胞的分化有关,且其中的一个基因WNT3通过基因马尼亚的分析得出与先前研究的基因WNT16共享同一个蛋白结构域的结论,而另一些基因有待进一步验证。它们的意义在于通过找到的基因可以进行靶向治疗,控制这些基因的表达,从而使它们不再影响牙髓干细胞的分化。
【学位单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R346;TP18
【部分图文】：

克里克中心法则

图 2-2 二十一世纪中心法则Figure 2-2 genetic central dogma of Twenty-first Century掘（Datamining）是指从大量、有噪声、模糊、随机的实际取潜在可用、有价值的信息，是数据库知识发现的DiscoveryinDatabases，KDD）[19]。KDD 的基本过程就是、模式评估和知识表示，而其中核心部分是采用机器学习进行知识的发现。而在广义上讲，数据挖掘等同于 KDD信息的过程。数据挖掘系统是由各类数据库、挖掘前处理模式评估模块和知识输出模块组成。而正是这些模块有挖掘系统的体系结构。库管理模块是是用于维护和管理系统的，在系统内包含有掘知识库。这些数据来源于对外部的数据经过处理得到的

图 2-3 数据挖掘系统的体系结构Figure 2-3Architecture of data mining system据挖掘的方法主要有机器学习、数理统计等，在实际操作中，所发现知很大程度上与数据挖掘选择的方法有很大关系，于是对于数据挖掘的研中在算法的研究[20]。目前应用较为广泛的算法有决策树、人工神经网络析等。决策树适合应用于对数据的分类和对结果的预测，也可用于对数类、聚类以及排序；人工神经网络是模拟动物的神经网络行为进行反复数据集的数学模型，可用于分类和预测，比决策树更适合用于对数据的比规则的理解更重要的分类和预测的情形；关联分析就是找到数据之间者因果结构，关联挖掘是对数据中的全部对象进行搜索，找到出现频率联模式，可用于分析数据间的关联度。于数据挖掘过程模型分为两种：UsamaM.Fayyad[21]总结提出的过程模型据挖掘特别兴趣小组提出的 CRISP-DM 标准的过程模型。Fayyad 数据是将数据库中的知识发现看作一个多阶段过程，用于识别来自数据集的
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本文编号：2866217