基于DNB的复杂疾病早期识别方法研究

发布时间：2021-08-23 22:02

　　复杂疾病是在众多因素共同作用下发生的,遗传模式相对复杂。其中部分复杂疾病会出现突然恶化现象,我们称为临界状态。在临界状态出现之前,病情变化缓慢;在该状态之后,病情短时间内迅速恶化,使得治疗难度增大,生存时间变短,危害性极大。因此,及时地诊断出临界状态,识别疾病突然恶化前的预警信号尤为重要。本文以甲型流感为研究重点,将动态网络生物标志物（DNB）应用于蛋白质序列,构建预警指标,对十个国家甲流疫情暴发前的临界状态进行识别。通过预警指标捕捉到与疫情暴发相关的流感亚型,并从甲型H1N1、H3N2疾病的基因表达数据入手,改进DNB方法筛选主导基因网络,识别不同甲流亚型疾病的临界状态。本文工作如下:（1）选取不同国家已报道的甲流病毒的十种蛋白质序列数据,按顺序提取出第y年所有序列中首次出现次数最多的氨基酸,组成新的序列。将第y+1年原始序列与第y年的新序列进行比对,得到第y+1年蛋白质数据的0-1序列。进一步提取0-1序列的23维数字特征,构建十种蛋白质相互作用的动态网络,找出DNB构造早期预警指标来量化甲流疫情的暴发信号,从而有效识别疫情的暴发临界点。并根据指标捕捉到甲流亚型出现时的显著信号变化... 

【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

疾病演变的三个生物过程

图 3-1 关于中国的早期预警指标趋势图国的甲流疫情早期预警分析选取了美国从 1931 年到 2016 年报道的甲流病毒的十种蛋白质的氨基酸序32、1933、1934、1936、1937、1938、1939、1940、1941、1944、1946、1953、1954、1955、1956、1962、1964、1972、1973 和 1974 年的数据缺失

关于美国的早期预警指标趋势图

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本文编号：3358674