甲基化芯片数据精准扩展算法的研究及预测平台的实现

论文摘要

DNA甲基化在调控基因的表达方面具有重要作用,是表观遗传学中的重要课题。实验检测DNA甲基化水平的手段一般包括测序技术与芯片检测技术,测序技术可以获取人类全基因组CpG位点的甲基化水平,但成本高昂,手段复杂;芯片检测技术价格相对低廉,且能够得到全基因组尺度的DNA甲基化水平,是目前检测DNA甲基化水平的主要方法。主流的450K甲基化芯片的不足在于,其仅仅覆盖了人类全基因组CpG位点总数的2%。因此,采用计算方法对450K甲基化芯片数据进行扩展以获取更多CpG位点的甲基化水平成为了一大研究热点。目前的450K甲基化芯片数据扩展方法均属于开发通用化的扩展模型,无法对特定位点的预测效果进行量化评估。为此,本文设计了一种可以精准扩展450K甲基化芯片数据的方法,对单个CpG位点建立扩展模型并开发了在线扩展平台。此外,本文还将该扩展模型应用于环状RNA的甲基化水平研究,分析了环状RNA的甲基化与癌症之间的关联。本文的具体工作如下:1、提出了一种基于位点之间甲基化水平相似性以及DNA序列组成相似性度量的450K甲基化芯片数据精准扩展算法,对单个CpG位点建立扩展模型,并通过WGBS检测数据训练和测试模型以获取模型的参数、误差和预测准确率,最终得到面向单个位点甲基化水平的精准扩展模型,其预测结果和WGBS检测结果的相关系数达到了0.93,且各项性能指标优良。与现有甲基化水平扩展模型相比,本模型可以对特定位点的预测效果进行量化评估。2、由于环状RNA覆盖的CpG位点中,仅有少量位点的甲基化水平得以检测,因此现阶段还无法系统性地分析环状RNA中的甲基化模式,本文将DNA甲基化精准扩展模型应用于环状RNA,基于扩展得到的环状RNA甲基化数据系统地分析环状RNA的甲基化概貌,并结合多组学分析方法,识别出了一些与癌症有密切关联的环状RNA,为生物学家从海量数据中挑选实验对象提供了依据。3、设计并开发了基于Django框架的DNA甲基化在线预测平台,平台具有高响应速度、高稳定性和高并发性的特点,且访问方便、使用简单,为国内外的相关科研工作者提供了一个能够在线预测特定CpG位点甲基化水平的科学工具,丰富了DNA甲基化水平的获取手段,节省了甲基化检测实验的开销。

论文目录

摘要

abstract

第一章绪论

1.1 研究工作的背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 课题意义

1.2 国内外研究历史与现状

1.2.1 甲基化芯片检测技术的研究历史与现状

1.2.2 DNA甲基化预测方法的研究历史与现状

1.3 本文的主要研究内容与创新

1.4 本论文的结构安排

第二章甲基化芯片数据精准扩展算法的研究

2.1 研究概述

2.2 实验数据的获取与处理

2.2.1 实验数据的获取

2.2.2 实验数据的处理

2.3 基于两种相似性度量的特征位点选取

2.3.1 两种向量的建立

2.3.2 Pearson相关系数

2.3.3 特征位点的选取

2.4 预测模型的构建和分析

2.4.1 预测模型的构建

2.4.2 预测模型的交叉验证

2.4.3 预测模型的性能分析

2.5 本章小结

第三章基于扩展数据的环状RNA差异甲基化与多组学分析

3.1 研究概述

3.2 基于扩展数据的环状RNA差异甲基化分析

3.2.1 实验数据的获取

3.2.2 甲基化精准扩展

3.2.3 差异甲基化分析

3.3 多组学分析

3.3.1 宿主基因差异表达分析

3.3.2 功能富集分析

3.4 分析结果总述

3.5 本章小结

第四章 DNA甲基化在线预测平台的设计与实现

4.1 在线预测平台的相关技术

4.1.1 Django框架

4.1.2 Bootstrap模板

4.2 在线预测平台的总体设计

4.3 在线预测平台的具体实施

4.3.1 平台的架构搭建

4.3.2 平台的前端开发

4.3.3 平台的后台开发

4.4 在线预测平台的性能测评

4.5 本章小结

第五章全文总结与展望

5.1 全文总结

5.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 孙毅

导师: 李立英

关键词: 甲基化,甲基化芯片,精准扩展算法,环状,预测平台

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,计算机软件及计算机应用

单位: 电子科技大学

分类号: Q523;TP301.6

总页数: 80

文件大小: 3106K

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