基于生物分子异构网络的基因表型关联预测

论文摘要

生物的表型主要由环境因素和遗传差异形成的。随着生物信息学的发展,人们越来越关注生物分子与生物表型之间的关联,但生物分子层面的数据量是非常庞大的,单单依靠生物实验去研究,耗资大且周期长。因此利用计算机领域先进的算法,通过生物分子构建的异构网络去进行一些基因表型的关联预测就成为了研究的热点。生物分子之间存在很多不同层面和不同组织形式的网络,像基因转录调控网络,蛋白质相互作用网络等。除了生物体内在的分子网络,生物分子对于表型的影响也存在许多关联网络,比如基因与性状表型的关联网络,miRNA与疾病的关联网络等。我们的研究主要就是利用生物分子与表型之间的各种异构网络进行关联预测研究。本文的第一个研究工作是通过已有的文献收集整理大黄鱼相关的基因与性状表型的数据以及它们之间的关联。并在关联数据的基础上,提出了一个改进的KATZ算法,对基因与性状表型之间的关联进行了一个预测,并针对预测的结果进行了验证。在第二个工作中我们提出来一种基于元路径的疾病网络捕获算法（mpDisNet）。该算法基于基因,miRNA,疾病构造的异构生物分子网络,利用选定的元路径在异构网络中进行随机游走生成疾病的随机游走实例序列,再通过异质网络的Skip-Gram算法获得每种疾病的特征向量,然后利用余弦相似性去计算疾病表型之间的关联,并针对获得的关联结果进行了验证。实验证明了该方法优于传统的依赖miRNA重叠的方法,除此之外还分析了疾病表型存在关联的病理生物学机制通路。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 金淑婷

导师: 曾湘祥

关键词: 生物分子,异构网络,关联预测

来源: 厦门大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 生物学

单位: 厦门大学

分类号: Q811.4

总页数: 85

文件大小: 4912K

下载量: 20

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标签：生物分子论文;  异构网络论文;  关联预测论文;