白血病诊断网络标志物的构建与分析

发布时间：2017-09-27 10:13

  本文关键词：白血病诊断网络标志物的构建与分析

  更多相关文章： 网络标记物 整合分析 白血病

【摘要】：白血病是一种常见的恶性肿瘤,具有多种亚型。近年来,在死亡率较高的同时,其发病率呈逐渐上升趋势。国内外一直努力寻找用于白血病早期诊断的分子生物标志物,但由于白血病的异质性和复杂性,它的发生发展与分子以及分子模块之间的相互作用密切相关。因此,目前普遍使用的单个分子标志物具有一定的局限性。研究表明,基于网络的组合标志物相比于单个标志物具有更高的鲁棒性,对于具有差异性的不同个体有更好的适应能力。在本文中,我们整合蛋白质相互作用网络和基因表达数据,在系统层面上对白血病的关键基因进行模块化分析,构建可以为诊断白血病提供依据的网络生物标志物。首先,我们选择蛋白质相互作用网络数据库PINA和数据库GeneGo中白血病相关基因,重建白血病特异性蛋白质相互作用网络。接下来,进一步整合六组不同的基因表达数据,将不同实验组的基因的显著性统计值(p-value)映射到网络的对应结点上,分别对具有不同权重的六组网络进行模块化分析,寻找白血病相关的网络生物标志物。经过迭代筛选与合并,最终得到一个包含97个基因和399条映射关系的网络标志物。最后,我们对得到的网络标志物进行性能评估。信号转导通路富集分析结果显示,该网络标志物中的基因主要富集在白血病等癌症相关通路上,表明除白血病外,它与多种癌症发生的机理机制都有很大的关联。基于ROC感受性曲线的性能评估结果表明,该网络标志物相比于单个标志物可以更加有效的区分不同亚型白血病的疾病样本和正常样本,说明其可以为白血病的临床诊断提供一个有效方法,也有助于进一步了解探究不同亚型白血病发病发展的机理机制。本课题基于系统思维,为白血病的临床诊断提供了新的方法,具有重要的理论和现实意义。
【关键词】：网络标记物 整合分析 白血病
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R733.7
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-19
• 1.1 课题的研究背景9-14
• 1.1.1 白血病的研究背景及意义9-10
• 1.1.2 网络标志物的研究背景10-11
• 1.1.3 基因微阵列数据分析背景11-13
• 1.1.4 蛋白质相互作用网络应用背景13-14
• 1.2 白血病诊断分子标志物的研究现状14-15
• 1.3 课题的研究内容15-17
• 1.4 课题的研究目的和意义17
• 1.5 本文的组织结构17-19
• 第2章 白血病网络分析组学数据收集19-26
• 2.1 白血病特异性网络数据收集19-21
• 2.1.1 人类蛋白质相互作用网络19-21
• 2.1.2 白血病相关基因21
• 2.2 白血病基因表达数据的收集与分析21-24
• 2.2.1 数据来源及整理21-23
• 2.2.2 数据预处理及分析23-24
• 2.3 验证网络标志物的相关数据库收集24-26
• 第3章 分析寻找用于诊断预测白血病的网络标志物26-36
• 3.1 构建白血病特异性网络26
• 3.2 整合基因表达数据26-27
• 3.3 筛选模块化网络27-31
• 3.4 构建基于网络的生物标志物31-36
• 第4章 白血病诊断网络标志物的性能评估36-46
• 4.1 生物功能注释与分析36-39
• 4.1.1 IPA生物通路分析36-37
• 4.1.2 KEGG信号转导通路分析37-38
• 4.1.3 Gene Ontology分析38-39
• 4.2 超几何分布统计学方法评价39-41
• 4.3 基于ROC感受性曲线的性能评估41-46
• 第5章 结论与展望46-48
• 参考文献48-52
• 中英文对照缩略词表52-54
• 附录一54-56
• 附录二56-59
• 附录三59-67
• 读硕士学位期间公开发表的论文67-68
• 致谢68-69

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本文编号：929091