基于个体时序列差异网络探测疾病恶化的预警信号

论文摘要

疾病的发展过程一般分为正常状态,前疾病状态和疾病状态。其中,前疾病状态是疾病状态的一个临界期,处于这个状态的患者,如果经过合理有效的治疗,有可能会恢复到正常状态。所以,探测前疾病状态对于病人来说有着极其重要的意义。本文开发了一种算法,基于个体单样本建立的个体时序列差异网络,提出了探测系统临界点的复合变量,可以有效地探测疾病恶化的早期预警信号,识别出疾病的前疾病状态。该方法的有效性得到了一个数值仿真实验以及前列腺癌数据(GSE 5345)和乳腺癌数据(GSE 13009)的检验。对得到的动态差异网络生物标志物进行富集分析和生存分析,发现其中的大部分基因都参与到了癌症的发展进程中。本文的主要工作及结果如下:首先,利用微分方程建立由8个基因节点所组成的复杂系统。对此系统,利用本文开发的算法不仅有效地检测出了系统的临界点,而且识别出系统的4个动态网络标记物,验证了基于个体时序列差异网络探测复杂系统的临界点方法的可行性。其次,从GEO数据库下载GSE 5345基因表达数据和GSE 13009基因表达数据,对数据进行相应处理。在基因表达数据的基础上,通过基因之间的皮尔逊相关系数建立分子交互网络,最终把各个时间点基因的观测数据转变为个体时序列差异网络。最后,利用软件MATLAB R2016a,计算得到前列腺癌和乳腺癌临界突变的时间点分别为24h和1.5h,并识别出了前列腺癌的202个动态差异网络生物标志物和乳腺癌的在EGF和HRG刺激下的120个和172个动态差异网络生物标志物,并挑选出了乳腺癌细胞在这两种激素刺激下的24个公共生物标志物。本文利用了生物网络的相关特性,成功地探测出了前列腺癌以及乳腺癌这两种复杂疾病恶化的临界点。得到的动态差异网络生物标志物中,大部分基因可作为治疗癌症的靶向基因。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 关小玲

导师: 刘锐

关键词: 个体时序列差异网络,动态差异网络生物标志物,复合变量,临界点

来源: 华南理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,数学,泌尿科学,肿瘤学,肿瘤学

单位: 华南理工大学

分类号: R737.25;R737.9;O175;O157.5

DOI: 10.27151/d.cnki.ghnlu.2019.001267

总页数: 51

文件大小: 4300K

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标签：个体时序列差异网络论文;  动态差异网络生物标志物论文;  复合变量论文;  临界点论文;