發(fā)布時間：2020-11-08 19:10

　　 隨著基因圖譜繪制完成后,生物信息學領(lǐng)域也開始在分子水平上研究細胞的功能機理和復雜疾病的遺傳機制。近些年快速發(fā)展的高通量測序技術(shù)帶來了海量的基因測序數(shù)據(jù),這為從基因組學的視角研究人類生命活動規(guī)律和疾病發(fā)生發(fā)展機制提供了新的機遇。另外,在機器學習領(lǐng)域,研究人員已提出了一些差異分析模型與算法,這為從基因組學數(shù)據(jù)挖掘致病基因提供了強有力的理論工具和技術(shù)支撐。在這些研究的基礎(chǔ)之上,本文展開了如下兩點研究:(1)提出了一個基于交互線性回歸的差異網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法。(2)開發(fā)了一個面向單細胞測序數(shù)據(jù)的差異表達基因識別的R軟件包。主要貢獻點如下:1.為了集成不同平臺的轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)并挖掘?qū)е禄�因網(wǎng)絡(luò)擾動的關(guān)鍵基因,本文提出了一個基于交互線性回歸模型的差異網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法。其模型借助群組稀疏正則化思想探索不同平臺數(shù)據(jù)之間的共性并挖掘網(wǎng)絡(luò)擾動的相關(guān)基因。本文也提出了一個基于交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers)求解該模型。模擬實驗驗證了本文所提出模型的有效性。本文也將該模型應(yīng)用于proneural亞型和mesenchymal亞型癌癥基因表達數(shù)據(jù)中,并構(gòu)建兩類癌癥亞型之間的差異網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果顯示所識別差異網(wǎng)絡(luò)中的hub基因具有重要的生物功能。2.本文開發(fā)了一個集成面向單細胞測序數(shù)據(jù)的差異基因識別算法的應(yīng)用軟件平臺。基于R語言,該平臺整合了當前主流的面向單細胞數(shù)據(jù)的差異基因識別算法。其貢獻如下:(1)用統(tǒng)一的輸入輸出格式整合了多種算法,方便用戶進行單細胞差異表達分析和對比不同算法之間的優(yōu)劣。(2)開發(fā)了相關(guān)的下游分析功能,如Gene Ontology富集分析和KEGG通路富集分析等。(3)開發(fā)了R軟件包和Shiny Application,提供了便利的操作界面。
【學位單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

圖１：頂部：Ｌ個視角，每個視角下樣本量為ｎ的數(shù)據(jù)，糢型可同時處理Ｌ個視角的數(shù)??據(jù)。⑴淡紫色矩陣：ｎ個ｐｘｐ個方陣按列排列，形成ｎｐｘｐ的樣本矩陣。（％）綠黃色??矩陣：系數(shù)矩陣，排列方式與淡紫色矩陣相同。圖中虛線表示不同視角之間的矩??陣有共同信息。底部：左邊的部分，為單個視角下的線性交互回歸的計算形式。其??中表示姐陣之間的內(nèi)積，？對于右邊的部分，表??＼?＇?ｊ＝ｌ?ｋ＝ｌ??示交互系數(shù)矩陣的形式，以及矩陣的維度。圖形中相同顏色即代表同一個矩陣。紅??色代表響應(yīng)變量，淡紫色代表樣本矩陣，黃綠色代表交互系數(shù)矩陣。??組，通過Ｇｒｏｕｐ?Ｌａｓｓｏ正則化，使其Ｌ個視角的網(wǎng)絡(luò)具有相同的結(jié)構(gòu)。??（２）１＾?［４４］可以使參數(shù)島產(chǎn)生稀疏結(jié)構(gòu)，在（２．３）和（２．４）的共同限制下，與ｈｕｂ節(jié)點??相連的邊可產(chǎn)生稀疏結(jié)構(gòu)。??將線性交互模型，Ｇｒｏｕｐ?Ｌａｓｓｏ以及Ｒｏｗ－Ｃｏｌｕｍｎ?ｏｖｅｒｌａｐ懲罰結(jié)合，本文提出??了基于節(jié)點的多視角線性交互模型（ＣｃｎＰｅｒｔｕｒｂｅｄ?ｎｏｄｅ?Ｊｏｉｎｔ?Ｌｉｎｅａｒ?Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ??

圖２：不同參數(shù)設(shè)置下的彈性網(wǎng)和Ｃ／Ｖｉ／／？表現(xiàn)效果的比較。其中，不同行代??表不同的樣本量，不同的列表示不同的／ｍ＆節(jié)點。對于Ｃ／ＶＬＺＲ，每幅圖中的不??同顏色曲線對應(yīng)固定Ａｉ的值，不同的》２。彈性網(wǎng)的曲線根據(jù)不同的Ａｍａｓ＆值，使??用ＧＺｍｎｒｆ包繪制。以上結(jié)果為重復５０次，計算均值所得結(jié)果。??２．４惡性膠質(zhì)腦瘤數(shù)據(jù)分析??２．４．１惡性膠質(zhì)瘤數(shù)據(jù)獲取??惡性膠質(zhì)瘤是第一個被ＴＣＧＡ系統(tǒng)研宄的癌癥類型，現(xiàn)已知的惡性膠質(zhì)瘤種??類有４?種：ｃｌａｓｓｉｃａｌ，?ｐｒｏｎｅｕｒａｌ，?ｍｅｓｅｎｃｈｙｍａｌ，ｎｅｕｒａｌ?［６１］。ｐｒｏｎｅｕｒａｌ類腦瘤很大??概率是由于基因ＴＰ５３，?ＰＤＧＦＲＡ，?ＩＤＨ１引起的，ｍｅｓｅｎｃｈｙｍａｌ類腦瘤大多和基??因ＸＦ１突變相聯(lián)系。我們將ＣＰ＾ＪＬＩＲ應(yīng)用于ＴＣＧＡ數(shù)據(jù)，以獲取兩類腦瘤之間基??因交互模式的差異，以發(fā)現(xiàn)引起子類變化的重要因素。首先，從Ｃａｎｃｅｒ?Ｇｅｎｏｍｅ??Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ，?Ｖｅｒｓｉｏｎ：Ｆｅｂｒｕａｘｙ?２７?２０１６）網(wǎng)站獲�。睿澹酰颍幔祛惡停恚澹螅澹睿悖瑁�ｍａｌ類的基因??表達數(shù)據(jù)。在本次研究中，數(shù)據(jù)包括３種ｍＲＮＡ，２種ｃｏｐｙ?ｎｕｍｂｅｒ?ｃｈａｎｇｅ數(shù)據(jù)。其??中，３種ｍＲＮＡ數(shù)據(jù)來源于３個平臺，分別為ｇｉｌｅｎｔ?２４４ＫＣｕｓｔｏｍＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎ??Ｇ４５０．?Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ?ＨＴ?Ｈｕｍａｎ?Ｇｅｎｏｍｅ?Ｕ１３３?Ａｒｒａｙ?Ｐｌａｔｅ?Ｓｅｔ＾ＤＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ?Ｈｕｍａｎ??

圖４：?ｓｃＺ）Ｅｉ４流程圖??２４??
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本文編號：2875209