基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA挖掘方法的研究

论文摘要

在人类胚胎发育和疾病发生等过程中,miRNA扮演着重要的调控角色。而随着miRNA研究的深入,有关miRNA的生物学数据正迅速增多。由此,通过寻找生物学数据之间的联系,生物信息学研究者开始考虑从纯数据角度来研究miRNA与疾病的关系,以填补传统实验方法研究的缺陷。疾病相关miRNA挖掘的研究将对疾病的诊断治疗、药物靶标的寻找、药物的筛选等过程提供重要的指导作用。本文主要研究基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA的挖掘方法。首先,分析了miRNA、疾病相关的生物学数据的特征,确定了一套有效的生物学数据作为本文研究的基础。然后,利用选择好的生物学数据,定义并构建了疾病相关的蛋白质互作网络,并对该网络作了三类拓扑参数(度,簇系数,最短路径条数)的统计分析。接着,利用miRNA的靶点数据特征,建立了miRNA与疾病相关的蛋白质互作网络之间的联系。最后,把贝叶斯后验概率的数学模型应用于疾病相关的蛋白质互作网络的拓扑参数分析上,成功实现了预测疾病相关miRNA的目的。此外,本文在算法设计的基础上,完成了乳腺癌相关miRNA的预测工作,并对算法的有效性做了多次四倍交叉验证。结果显示,在正确指数为0.32的情况下,算法预测准确率能够达到70%左右,从而有效地论证了本文基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA挖掘算法的正确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 生物学知识介绍
• 1.2.1 基本概念
• 1.2.2 miRNA
• 1.2.3 蛋白质互作网络
• 1.3 研究的目的及意义
• 1.4 国内外研究现状
• 1.5 本文研究内容及章节安排
• 1.5.1 研究内容
• 1.5.2 章节安排
• 第2章 相关生物学数据分析
• 2.1 miRNA相关数据
• 2.1.1 miRNA靶点数据
• 2.1.2 miRNA表达谱数据
• 2.2 疾病基因数据
• 2.3 蛋白质相关数据
• 2.3.1 蛋白质互作网络数据
• 2.3.2 蛋白质表达谱数据
• 2.4 转换数据
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA的挖掘
• 3.1 数据整合的总体框架
• 3.2 算法总体结构
• 3.3 疾病相关蛋白质互作网络及其拓扑分析
• 3.3.1 构建疾病相关蛋白质互作网络
• 3.3.2 疾病相关蛋白质互作网络拓扑分析
• 3.4 miRNA靶蛋白质集
• 3.5 贝叶斯后验概率预测器
• 3.5.1 贝叶斯后验概率预测器的概念
• 3.5.2 正样本集与负样本集
• 3.5.3 概率离散化
• 3.5.4 条件概率
• 3.5.5 交叉验证
• 3.6 预测疾病相关的miRNA
• 3.7 本章小结
• 第4章 与乳腺癌相关的miRNA预测
• 4.1 乳腺癌相关蛋白质互作网络
• 4.1.1 网络构建
• 4.1.2 拓扑分析
• 4.2 miRNA正样本集与负样本集
• 4.3 乳腺癌相关miRNA预测
• 4.4 四倍交叉验证
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢