宫颈癌人类乳头瘤病毒分型预测方法研究

发布时间：2017-10-14 14:32

  本文关键词：宫颈癌人类乳头瘤病毒分型预测方法研究

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【摘要】：宫颈癌是导致女性癌症发病率和死亡率的主要原因之一，每年大约有50万的宫颈癌新增病例，其中28万死亡，它已经成为第二大女性常见癌症，并且发病人群趋于年轻化。大量的基础与临床研究发现HPV感染是诱发宫颈癌的首要启动因素。到目前为止，已鉴定出200余种HPV类型，根据毒性或对人体致病力的强弱，可分为低危险型HPV和高危险型HPV。在宫颈低度病变的妇女中，高危型HPV感染阳性的妇女宫颈病变进展的危险性远远大于低危型HPV感染者。因此，HPV分型对宫颈癌的判断预后及指导治疗具有重要价值，成为国内外研究者关注的问题。本文主要研究HPV分型预测方法，研究内容概括如下： 1.综述了宫颈癌分型模型中信息提取方法和分类算法。重点介绍了几种常用的蛋白质序列信息提取方法和经典的分类算法，系统分析各种信息提取方法与分类算法的优缺点及适用范围，为本文研究方法的选择提供了理论基础和依据。 2.提出一种基于“蛋白质序列空间”的宫颈癌HPV高危型预测方法。基于氨基酸突变矩阵，利用集合论方法，定义并构建了蛋白质的“蛋白质序列空间”。通过构建基于“蛋白质序列空间”的字统计模型，提取了HPV蛋白质序列的同源信息，结合支持向量机预测算法，实现对HPV高危型的分型预测。本文以准确率和F1-分数为评价指标，系统地比较了不同突变矩阵和字长度对预测模型的影响。结果表明，基于E6数据集和p40突变矩阵的预测模型表现最好，其准确率和F1分值分别为95.59%和90.91%。此外，本文还对四个未知类型的HPV进行预测，并与现有的方法进行比较，结果也证明了该方法的有效性。 3.提出了一种基于位置特异性的HPV高危型预测方法。基于核苷酸序列，我们首先设计了特定碱基的位置矩阵，利用香农熵度量了特定碱基局部范围内核苷酸分布的随机度。结果表明，核苷酸C的右侧和核苷酸G的左侧的第一个位置的四种核苷酸的分布差异较显著，高危型与低危型HPV序列中保守区域分布较相似。根据马尔可夫模型的性质，我们构建了位置特异性统计模型，进而描述特定碱基局部范围中核苷酸的动态分布，并应用于构建HPV分型预测模型。本文选择Alpha、Beta、Gamma三类HPV数据进行实验，结果表明该方法可以较好地区别不同类别，其整体分类准确率可达97.18%，，各类预测的准确率分别为98.41%、100%和91.89%。
【关键词】：人类乳头瘤病毒 “序列空间”模型 马尔可夫 位置特异性模型 支持向量机
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R737.33
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 人乳头瘤病毒基础知识10-13
• 1.2.1 人乳头瘤病毒的结构和功能10-12
• 1.2.2 HPV 的致病机理12-13
• 1.2.3 HPV 的分型13
• 1.3 HPV 检测方法的研究进展13-15
• 1.3.1 直接杂交分析13-14
• 1.3.2 基于 PCR 的检测方法14-15
• 1.4 论文的主要工作和安排15-19
• 1.4.1 本文研究的主要内容15-17
• 1.4.2 本文技术路线17-18
• 1.4.3 本文组织结构18-19
• 2 序列信息提取方法与分类预测算法19-28
• 2.1 引言19
• 2.2 蛋白质信息提取方法19-24
• 2.2.1 序列成分信息提取方法20-21
• 2.2.2 氨基酸物理化学信息提取方法21-23
• 2.2.3 蛋白质结构信息提取方法23-24
• 2.3 预测分类算法24-26
• 2.3.1 支持向量机24-26
• 2.3.2 神经网络方法26
• 2.3.3 K-近邻法26
• 2.4 本章小结26-28
• 3 基于“蛋白质序列空间”的宫颈癌 HPV 高危型预测28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 材料与方法28-34
• 3.2.1 实验数据集构建28-29
• 3.2.2 “蛋白质序列空间”构建29-32
• 3.2.3 “蛋白质序列空间”信息提取32-33
• 3.2.4 预测算法33-34
• 3.3 结果与讨论34-41
• 3.3.1 评估方法和指标34-36
• 3.3.2 不同预测方法的比较36-38
• 3.3.3 参数讨论38-40
• 3.3.4 未知 HPV 类型的预测分析40-41
• 3.4 本章小结41-42
• 4 基于位置特异性的宫颈癌 HPV 分类预测42-53
• 4.1 引言42
• 4.2 材料与方法42-46
• 4.2.1 马尔可夫算法42-43
• 4.2.2 位置特异性统计模型43-45
• 4.2.3 预测算法45-46
• 4.3 结果与讨论46-52
• 4.3.1 特定核苷酸的局部分布评估46-47
• 4.3.2 宫颈癌 HPV 高危型和低危型序列分析47-49
• 4.3.3 HPV 分类预测结果49-52
• 4.4 本章小结52-53
• 5 总结与展望53-55
• 参考文献55-59
• 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目59-60
• 致谢60

【共引文献】

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本文编号：1031631