外周血年龄相关性circRNAs分子标志物的筛选及法医学个体年龄推断模型的构建

发布时间：2022-01-12 14:59

　　目的:年龄推断是法医学领域研究的重要课题之一,如推断高度腐败甚至白骨化无名尸的年龄,可为尸源的查找提供侦查范围和线索;若现场遗留生物物证DNA与数据库无比对结果时,推断年龄将具有重要价值。目前,个体年龄推断主要运用骨骼、牙齿等形态学指标,但误差较大,易受主观因素和检材种类影响,不适用于血液等常见法医生物检材。近来一些研究报道利用端粒长度、mi RNA、DNA甲基化等分子标志物进行血液等生物检材的年龄推断,但年龄推断的精度仍有待进一步提高,这些标志物的检验方法对检材质量也具有较高的要求,限制了其在法医实践中的应用。因此,寻找新的稳定的年龄分子标志物用来构建高精度年龄推断模型是当前法医年龄推断所面临的难题。最近研究发现某些环状RNA分子随年龄增长而逐渐累积,且文献报道环状RNA分子结构较稳定,能够抵抗RNA核酸外切酶的降解,更适合法医陈旧降解检材,有望成为新兴生物学标记用于法医常见检材的年龄推断。本研究将探索circ RNA随年龄变化的规律,通过RNA-seq方法筛选与年龄有高度相关性的circ RNA,构建法医血液样本的年龄推断模型,为法医年龄推断方面提供新的理论依据和技术方案。方法:1... 

【文章来源】：河北医科大学河北省

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

circRNA二代测序流程

15图2circRNA测序的信息分析流程对各样本中已知和新发现的circRNAs进行表达量的统计，并用TPM（TranscriptsPerMillion）进行表达量归一化处理。聚类热图可以直观展示出circRNAs表达量的整体分布情况。2.2根据二代测序结果筛选年龄相关性候选circRNAs根据测序公司反馈的TPM标准化circRNAsreadcounts结果，采用spearman双变量相关性分析、lasso回归以及支持向量机（supportvectormachine，SVM）降维三种方法从中筛选与年龄具有相关性的circRNAs分子，从鉴定得到的45697个circRNAs中，我们共筛选出了7个年龄相关性circRNAs用于后续RT-qPCR验证分析及模型构建（图3）。

16图3年龄相关性circRNA的筛选2.2.1Spearman双变量相关性分析后错误发现率（FalseDiscoveryRate，FDR）校正Spearman相关性分析是对双变量做直线相关性分析的非参数统计方法，相关性系数用rho表示，正值表示正相关，负值表示负相关，相关性系数的绝对值越接近于1表示两变量的相关性越强。根据测序公司反馈的不同年龄样本中circRNA表达量数据，对鉴定出的circRNA表达量分别与年龄变量做Spearman相关性分析后进行错误发现率校正，选择校正后的P值小于等于0.01的circRNAs作为候选circRNAs分子。2.2.2LASSO回归法Lasso全称为最小绝对收缩和选择算子（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator），Lasso回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选和复杂度调整，即Lasso回归在多元线性回归使用最小二乘法的求解原理基础上，对其损失函数加上一个正则项来对原本的损失函数形成一个惩罚，能够使模型中某些变量的系数压缩甚至为零，以此达到稀疏变量和精炼模型的目的。该惩罚函数的表达形式如下：1/n其中，为误差项，为惩罚项，惩罚力度与调节参数λ有关，Lasso回归的模型复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大

【参考文献】：
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本文编号：3584976