基于复杂网络结构可控性的致病基因识别方法研究

发布时间：2020-06-16 17:56

【摘要】：复杂网络指从真实复杂系统中抽象出的具有拓扑结构的一类网络,如社交网络、交通网络、生物网络等。近年来,随着控制理论的发展和成熟,复杂网络的结构可控性研究逐渐成为一个热点。已有研究表明,复杂网络的结构可控性分析在识别潜在致病基因和药物靶标方面具有实际应用价值。本文基于复杂网络结构可控性模型,提出了一种新的可控性节点分类框架,并将该框架应用于人体组织特异的调控网络中,系统性地检测具有显著生物意义的致病基因,为进一步的疾病诊疗提供工具平台。论文的主要内容如下:首先,基于结构可控性模型提出新的可控性节点分类框架。针对复杂网络,从控制的不同角度可以对网络节点有不同的分类方法:(1)基于可控性的节点分类方法;(2)基于控制能力的节点分类方法;(3)基于控制功能来源的节点分类方法;(4)基于控制边鲁棒性的节点分类方法。据此,构建一个四维向量,其中每个分量表示一种节点分类方法。其次,发现了候选疾病基因。针对32个人体组织特异的调控网络,应用可控性节点分类框架将基因分为控制角色差异的不同类型;接着对每种类型的基因在已知功能的金标准数据集上进行统计显著性分析、验证,发现了一类新的具有显著生物意义的基因类型,并将其定义为候选疾病基因。更进一步,根据组织和疾病的对应关系,从候选疾病基因中筛选出组织相关疾病特异基因,通过分析组织上的疾病特异基因的组织差异性以及文献挖掘和GO条目验证,说明了筛选出的疾病特异基因确实与组织疾病关系密切。本文基于复杂网络结构可控性模型,提出了一种新的可控性节点分类框架。并将该框架应用于人体组织特异的调控网络中,找出了具有生物意义的基因类型即候选疾病基因,同时进一步分析了候选疾病基因与疾病的相关性,实验结果表明本文提出的可控性节点分类框架有助于识别疾病相关基因。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O157.5;R346
【图文】：

示意图,图形化显示,软件

调控因子被调控因子图 3-2 基因调控网络示意图Figure 3-2 Schematic diagram of the Gene Regulatory Network地展示基因调控网络，用 Cytoscape 软件显示了一个于图形化显示网络并进行分析和编辑的软件，同时该软件网络做更加深入的分析。后面第四章还会用到 Cytoscape证。如图 3-3 所示，其中红色的节点代表基因，节点之间。从图中可以看出基因调控网络中基因数量非常庞大，基

分布情况,数据集,程度,组织网络

西安理工大学硕士学位论文个网络分别包含了多少金标准数据集的基因，实验结果中横坐标表示的是 8 个金标准数据集，纵坐标是百分分布情况，即 32 个组织网络与每个金标准数据集的 o 个网络包含的 DEG、Virhostome、CGC、OMIM、DG%以上，包含的 promoter 数据集相关基因在 50%以上，关基因在 20%~40%之间。

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