發(fā)布時間：2020-03-30 08:26

【摘要】：癌癥作為人類疾病歷史上色彩最濃重的一筆,其一直是人類生命和健康的最主要威脅之一。癌癥的高死亡率在很大程度上是由于癌癥的復(fù)雜性及其臨床結(jié)果的顯著差異所致。因此,提高癌癥生存預(yù)測的準(zhǔn)確性具有重要意義,并成為癌癥研究的主要領(lǐng)域之一。目前已有許多癌癥生存預(yù)測的計算模型被提出,但大多只利用單種基因組學(xué)數(shù)據(jù)或者臨床數(shù)據(jù)生成預(yù)測模型,目前還未出現(xiàn)有效融合基因多組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的方法,從而全面地考慮癌癥并對其生存期進(jìn)行預(yù)測。為了有效的整合基因多組學(xué)數(shù)據(jù)(包括基因表達(dá)、拷貝數(shù)改變、基因甲基化、外顯子表達(dá))和臨床數(shù)據(jù),并將其用于癌癥的生存期預(yù)測研究中,本文提出了一種融合基因多組學(xué)與臨床數(shù)據(jù)的基于圖卷積的癌癥生存期預(yù)測方法GCGCN(Integrating Genomic Data and Clinical Data by Graph Convolutional Network),該方法首先利用相似網(wǎng)絡(luò)融合算法(SNF)對基因多組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,生成樣本相似度矩陣,同時利用最小冗余最大相關(guān)算法(mRMR)對癌癥樣本的基因多組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇,生成樣本特征矩陣,最后利用兩個矩陣通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)進(jìn)行半監(jiān)督訓(xùn)練,得到可用于癌癥預(yù)后生存期預(yù)測的模型。GCGCN模型的性能指標(biāo)表明,基因多組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確預(yù)測癌癥患者生存期中都起著關(guān)鍵作用。同時與現(xiàn)有的癌癥生存期預(yù)測方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明融合基因多組學(xué)與臨床數(shù)據(jù)的基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的癌癥生存期預(yù)測方法GCGCN,其模型性能具有顯著的有效性和優(yōu)越性。此外,我們改進(jìn)GCGCN模型,得到所有特征的重要性指數(shù)并取topN特征,通過分析這些特征進(jìn)一步驗證該方法的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究的所有結(jié)果表明,GCGCN在癌癥生存期預(yù)測方面所具有的有效性和優(yōu)越性。
【圖文】：

圖 2-1 TCGA 乳腺癌患者樣本的條形碼字段示例A 擁有眾多不同類型的研究中心，這些研究中心的資金資助析數(shù)據(jù)。TCGA 是美國國家人類基因研究所（NIH）資助的組學(xué)項目，旨在將重要資源納入生物信息學(xué)發(fā)現(xiàn)。美國國家

圖 3-1 GCGCN 模型框架如圖 3-1，顯示了本文提出的方法 GCGCN 的模型框架，分為三步：（1）樣本相似度矩陣的生成。（2）樣本特征矩陣的生成。（3）訓(xùn)練得到癌癥生存期分類器。具體來說，整個過程分為三個步驟，首先我們采用相似網(wǎng)絡(luò)融合算
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP183;TP391.41;R730

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本文編號：2607300