基于基因表达分解分析的乳腺肿瘤影像基因组学方法及其预后分析

发布时间：2023-01-30 20:32

　　乳腺癌是一种严重危害女性健康的恶性肿瘤,具有高度的异质性,严重影响了个体化诊治。新辅助化疗虽然能降乳腺癌复发风险,但是低复发风险的患者并无明显受益。因此,需要确定可靠的预后标志物,为临床提供决策依据。目前,已经有研究从肿瘤血流异质性角度对乳腺癌影像分解分析,并评估了影像特征对预后的预测效果。但是这种基于影像的评估方法可解释性不强,特异性相对较差,尤其是缺乏潜在的生物和分子机制的解释。相比之下,基因表达数据则具有丰富的基因型,更能代表细胞的功能。而且从基因角度,细胞亚群可以反映癌症组织的异质性,因此,本研究整合影像学数据和基因数据进行研究,并将基因表达数据抽象为细胞亚群表达的混合加权,基于混合物凸分析方法（Convex Analysis of Mixtures,CAM）从基因表达数据中分解出不同细胞亚群,并依据亚群所占的比重不同,建立与预后的关联,并从分子功能角度对其进行解释,然后将得到的结论结合影像学方法进行研究,从而发现预后影像标记物。本论文的具体研究内容包括:（1）基因表达数据的分解:基于CAM模型分解乳腺癌基因表达数据,通过最小描述长度确定分解的亚群数量,进而得到亚群比例矩阵、特... 

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【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 乳腺癌异质性概述
    1.3 乳腺癌预后概述
    1.4 影像基因组学概述
    1.5 论文的主要内容与创新点
    1.6 本章小结
第2章 乳腺动态增强影像数据与基因表达数据
    2.1 引言
    2.2 实验数据来源
    2.3 乳腺动态增强影像数据
        2.3.1 影像数据概述
        2.3.2 影像采集协议
    2.4 乳腺癌基因表达数据
        2.4.1 基因表达数据简介
        2.4.2 基因表达数据信息
    2.5 乳腺癌临床信息
        2.5.1 临床数据信息
        2.5.2 统计学分析
    2.6 本章小结
第3章 乳腺动态增强影像与基因表达数据预处理
    3.1 引言
    3.2 动态增强影像处理
        3.2.1 影像偏差校正
        3.2.2 感兴趣区域分割
        3.2.3 动态增强影像特征提取
    3.3 基因表达数据预处理
    3.4 本章小结
第4章 乳腺癌基因表达分解及其与预后的关联性研究
    4.1 引言
    4.2 研究方案概述
    4.3 基于混合物凸分析模型的基因表达数据分解
        4.3.1 CAM模型无监督分解矩阵的基本原理
        4.3.2 基于CAM模型无监督分解基因表达数据
        4.3.3 模型选择
    4.4 基于表达分解的细胞亚群与预后的关联分析
        4.4.1 生存分析
        4.4.2 基于生存差异性的特征亚群选择
        4.4.3 特征亚群一致性聚类
        4.4.4 亚群聚类标签与预后的关联关系
        4.4.5 独立验证基因表达数据的亚群聚类标签
    4.5 细胞亚群功能分析
        4.5.1 亚群标记基因
        4.5.2 标记基因的KEGG通路富集分析
    4.6 本章小结
第5章 基于基因表达分解的影像基因组学方法及其预后分析
    5.1 引言
    5.2 研究方案概述
    5.3 基因表达数据与影像特征相关联
    5.4 特征选择与分类模型
        5.4.1 特征选择
        5.4.2 分类器设计
        5.4.3 模型评价指标
    5.5 基于影像标签的预后预测
        5.5.1 基于逻辑回归算法构建预后预测模型
        5.5.2 独立数据集验证影像标签
    5.6 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于全基因组关联研究的乳腺癌预后预测研究现状[J]. 叶娴,郭翠萍,张国君.  中华乳腺病杂志(电子版). 2019(04)
[2]影像基因组学及其在肾透明细胞癌中的研究进展[J]. 张璐,吴松.  肿瘤防治研究. 2019(05)
[3]基于KEGG通路和基因网络对肝纤维化靶点基因的筛选[J]. 郑洋,刘露露,王佳慧,傅品悦,赵铁建.  辽宁中医杂志. 2019(07)
[4]胶质母细胞瘤多模态磁共振图像自动分割[J]. 赖小波,张学群,许茂盛.  浙江大学学报(工学版). 2019(02)
[5]乳腺癌靶向治疗研究进展[J]. 仲维兰,鲁美钰,司春枫,徐茂磊,杨小平.  现代肿瘤医学. 2018(04)
[6]食管胃结合部腺癌269例根治术后生存分析[J]. 陈芸,张双平,郭石平,廉建红,马勇,李峰.  肿瘤研究与临床. 2017 (12)
[7]DCE-MRI原理及临床应用情况[J]. 王艾博,边杰.  中国临床医学影像杂志. 2016(06)
[8]基于空间FCM与MRF方法的乳腺MRI序列三维病灶分割研究[J]. 张承杰,厉力华.  中国生物医学工程学报. 2014(02)
[9]磁共振造影剂的研究进展[J]. 王巧英,曾晓霞,祝青,魏清荣.  现代生物医学进展. 2013(16)
[10]诊断能力评价的统计学方法——准确度与约登指数[J]. 李雪迎.  中国介入心脏病学杂志. 2011(04)

博士论文
[1]基于转录组数据挖掘的肿瘤异质性与肿瘤免疫微环境研究[D]. 张健.军事科学院 2019
[2]面向基因表达数据的致病基因挖掘方法研究[D]. 张焕萍.南京航空航天大学 2009

硕士论文
[1]乳腺肿瘤基质磁共振动态增强模式分析及在分子分型中的应用[D]. 李慧.杭州电子科技大学 2018
[2]利用肾小球全基因组表达数据探索糖尿病肾病治疗药物的研究[D]. 史文潮.南京大学 2015
[3]非负矩阵分解及在基因表达数据分析中的应用研究[D]. 马春霞.曲阜师范大学 2015



本文编号：3733424