基于复杂网络的致病基因检测研究

发布时间：2021-06-08 21:58

　　随着高通量生物实验技术的快速发展与生物信息学技术的广泛应用,越来越多的互作组学数据开始出现,为构建生物网络从系统角度认识生物体复杂功能提供了机遇。近年来,通过对生物网络的分析,较好阐释了部分生命现象,揭示了一些疾病的发病机理,对致病基因检测、分子诊断、蛋白复合物挖掘等策略的设计有重要的指导意义。作为生物信息学的一项重要任务,致病基因检测旨在基于复杂网络、机器学习等理论,利用已知的基因与疾病关联及组学数据预测潜在的致病基因,从而便于生物医学专家进行实验验证。致病基因检测通常寻找与已知致病基因功能最相似的候选基因,而在生物网络中大分子间的拓扑相关性可反映其功能相似性。因而,经典假设“致病基因的邻居很可能会导致相同或类似的疾病”备受推崇,被广泛应用于基于生物网络的致病基因检测研究。然而,这导致了大部分致病基因检测方法仅能在已知致病蛋白的近邻范围内搜索,并且很可能会将介数大的枢纽蛋白错误识别为潜在致病蛋白。新机理的发现,或多种组学数据的有效融合,有望突破上述瓶颈。为此,本文考虑生物网络中大分子间的类别差异,提出了多因素网络模体（考虑节点类别的模体）的概念,通过分析蛋白质相互作用网络（简称为蛋白... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：101 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

二分网络投影（圆形节点和方形节点分别隶属于不同类别的节点集F1和K2)：(a)n节点投影网络；(b)二分网络；（C)(^2节点投影网络

(2.2)其中，f/,,.代表节点V,和Vj.之间的距离（最短路径）。如图2.1所示，节点14的接近中心性仍然最大，但介数中心性与接近中心性并不等同。Krackhardt[78]给出了一个最简单的经典例子，在他构建的风筝网络中，介数中心性最大的节点其接近中心性并不最大。简而言之，介数中心性反映的是节点控制网络流量的能力，而接近中心性描述的是节点到网络“中心”的距离。由于接近中心性的生物意义不如度中心性与介数中心性明晰，并且在分析酶的系统发生谱与其在代谢网络中拓扑重要性等方面表现较差[79]，接近中心性并不如度中心与介数中心性使用得广泛。不过，接近中心性确实有其独特的生物意义，尤其在代谢网络分析中有重要作用。在代谢网络中，处于网络“中心”（接近中心性大）的节点被认为可经过很少反应转化为其他代谢物。因而

2.1.2聚类系数细胞功能往往需要大分子间的相互协作，反映到生物网络中就是模块化，即发挥相同或类似功能的大分子之间通常存在聚集连接。Goh等[13]发现同一家系遗传疾病的致病基因之间存在的连接比同等规模的随机网络更紧密。为了从微观角度分析每个节点周围的模块性，聚类系数常被用以研究节点邻居间连接的紧密程度。节点V,的聚类系数可定义为CC(i) = ~^ =——^——■ (2.3)圳附)-1]其中，是节点/的度，/7,是节点邻居间存在的连边数，则代表个节点间理论上存在的最多连边数。聚类系数可刻画节点的重要性，也可用于识别模块间枢纽节点和网络模块。在生物网络中，一个大分子的聚类系数越大，说明其邻居间的协作越紧密，该分子及其邻居很可能构成蛋白复合物或分子机器等发挥重要生物功能的单元[84】。相反，如果一个大分子的聚类系数偏低，并且其介数中心性较高，那么该分子很可能是联系生物模块的枢纽节点[76]。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多子网复合复杂网络及其运算研究[J]. 邵峰晶,孙仁诚,李淑静,隋毅.  复杂系统与复杂性科学. 2012(04)
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[3]二元随机网[J]. 陈宏斌,樊瑛,方锦清,狄增如.  物理学报. 2009(03)
[4]蛋白质相互作用网络进化分析研究进展[J]. 刘中扬,李栋,朱云平,贺福初.  生物化学与生物物理进展. 2009(01)
[5]跨越多个实际科学领域的合作网络与合作-竞争网络[J]. 官山,何大韧,朱陈平.  力学进展. 2008(06)
[6]复杂网络上的博弈[J]. 吴枝喜,荣智海,王文旭.  力学进展. 2008(06)
[7]复杂网络及其新近研究进展简介[J]. 陈关荣.  力学进展. 2008(06)

博士论文
[1]多子网复合复杂网络模型及其相关性质的研究[D]. 隋毅.青岛大学 2012
[2]基于生物网络的疾病microRNA挖掘技术研究[D]. 蒋庆华.哈尔滨工业大学 2010



本文编号：3219282