应用主成分分析和分层聚类识别阿尔茨海默病候选基因

发布时间：2017-04-24 02:11

  本文关键词：应用主成分分析和分层聚类识别阿尔茨海默病候选基因，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：阿尔茨海默病是一种最常见的痴呆症。这种疾病是不能治愈的退化性疾病。据估计，再过40年，全世界每85人就将有一个人会患阿尔茨海默病。然而人们对该病的致病机理知道得并不多。但是阿尔茨海默病的致病机理已经有多种假说提出，其中A沉淀假说较为流行。目前，人们已成功识别了4个与阿尔茨海默病有关的基因，其中有三个是早发性家族性AD基因（APP、PSEN1和PSEN2）和一个晚发性AD风险因子（APOE）。识别更多与AD病相关的候选基因变成为了一项重要的研究。目前，通过计算方法分析由DNA微阵列技术获得的DNA微阵列数据，从而识别与阿尔茨海默病相关的基因已经成为研究AD病成因的一个热点。主成分分析是一种较为有效的数据模型识别方法。聚类分析也是研究事物相似性的一种有效方法。本文将应用这两种方法识别阿尔茨海默病的候选基因。 本文通过主成分分析法发现了基因表达数据的一些数据特征。根据这些特征，应用分裂分层聚类法，，将共表达基因聚在一起，从而识别出与已知的四个AD基因的共表达基因168个和63个孤立点基因，其中共表达基因中有4个基因被其它的文献证实与阿尔茨海默病有关。从本文的分层聚类效果优于Cluster软件中分层聚类效果，以及4个已被其它文献证实的候选基因可以看出，本文的算法是有效的。 通过分析本文识别的候选基因，本文得出了一些关于阿尔茨海默病的可能的致病原因：阿尔茨海默病是因蛋白功能减弱而致细胞凋亡的过程，其中,这些蛋白可能主要位于膜和核上，并且其活性还可能主要与信号转导和调控转录有关。最后，本文还简要分析了其中的7个候选基因潜在的影响。
【关键词】：阿尔茨海默病 DNA微阵列技术 共表达基因 孤立点基因
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R311;R749.16
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-10
• 1.1 阿尔茨海默病及其致病基因研究现状7-8
• 1.2 基因芯片技术的介绍与它在识别 AD 候选基因上的应用8-9
• 1.3 本文研究的目的和意义9-10
• 2 预备知识10-12
• 2.1 AD 基因芯片数据结构介绍10-11
• 2.2 紧致性介绍11
• 2.3 紧致性与共表达基因之间的一致性11-12
• 3 应用主成分分析处理基因表达数据12-17
• 3.1 主成分分析的原理介绍12
• 3.2 应用主成分分析方法处理基因表达数据12-14
• 3.3 观察数据特征14-15
• 3.4 数据特征可能的生物学解释15-17
• 4 基因数据的分层聚类算法介绍17-19
• 5 共表达基因和孤立点基因的识别19-21
• 5.1 共表达基因的识别19
• 5.2 孤立点基因的识别19-21
• 6 实验结果21-29
• 6.1 分层聚类算法的比较21-22
• 6.2 候选基因分析22-28
• 6.3 实验结果总结28-29
• 7 候选基因可能的致病机理29-31
• 8 结论31-33
• 参考文献33-37
• 附录37-51
• 1 共表达基因37-39
• 2 孤立点基因39-40
• 3 程序代码40-51
• 致谢51-52
• 在校期间的科研成果52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 朱明华;组织微阵列及其在肿瘤病理研究中的应用[J];中华病理学杂志;2002年01期

  本文关键词：应用主成分分析和分层聚类识别阿尔茨海默病候选基因，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：323403