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脑瘤的基因网络建模与分析

作　者: 许秀竹
导　师: 王淑栋
学　校: 山东科技大学
专　业: 计算数学
关键词: 系统生物学基因网络脑瘤看家基因组织特异性基因
分类号: R739.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
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内容摘要

基因组是一个复杂系统,基因间通过复杂的相互作用方式形成网络,来实现生物体的功能。研究分析基因间的关系并从中发现生物学规律,是后基因组时代的重要课题。本文基于基因表达谱数据,对脑组织中的三类特殊基因：看家基因(HKG)、组织特异性基因(TSG)和疾病相关基因(DRG)在生命过程中所起的作用进行了探讨,具体内容如下：基于三类基因在正常和脑瘤Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ和Ⅳ期的表达谱数据,通过逆向网络建模方法构建相应的互信息相关网络。系统结构决定功能的基本原理启发我们比对正常和脑瘤各期的基因网络结构差异,试图得到脑瘤发生发展分子机理的有用信息。通过对正常和脑瘤各期网络结构参数的计算、比对,发现随着病情的发展,三类基因的互信息相关网络结构存在一定差异。在正常和脑瘤各期网络中,HKG网络结构没有显著差异,TSG和DRG网络结构表现出不同程度的差异。从而启示：在脑瘤发生发展过程中,HKG可能没有直接的作用,而TSG和DRG的作用就比较明显。进一步,对于TSG和DRG,根据能够区分正常和脑瘤各期的网络结构参数,给出从网络结构角度发掘结构性关键基因(SKG)的有效方法,得到20个SKGS。TSG和DRG中共得到20个SKGs,在这20个SKGs中,有15个已有资料显示与脑瘤发生发展有关,另外的5个与脑瘤的关系还尚未确定。我们预测这5个基因可能在脑瘤的发生发展过程中起重要作用。简单地刻画两两基因间的关系并不能很好的体现基因间相互作用的“复杂性”,本文考虑三类特殊基因HKG、TSG和DRG的逻辑关系。基于三类基因的表达谱数据,构建相应的基因逻辑网络。首先,将无向网络结构参数推广到逻辑网络上。通过对正常和脑瘤各期的逻辑网络结构参数计算、比对,发现三类基因网络结构参数存在一定的差异。这些差异启示生物医学家：HKG与脑瘤的发生发展可能没有直接关系,TSG和DRG可能与脑瘤的发生发展有关,两者相比而言,DRG与脑瘤关系比TSG要密切些。通过对每类基因正常和患病各期逻辑网络中二阶逻辑模体分布的比对,发现网络中的组分也存在本质的差异,主要体现在逻辑关系数量和二阶逻辑模体种类的分布上。这些差异启示：正常机体之所以患脑瘤,可能是因为体内生化反应模式、基因作用程度以及少数基因出现异常导致。上述两种方法研究三类特殊基因在正常和脑瘤各期的表达谱数据时所得结果,可对脑瘤病情的诊断和治疗提供有益启示。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
1 绪论  10-13
  1.1 研究背景  10-12
  1.2 论文的研究思路  12
  1.3 论文的研究内容  12-13
2 数据来源及其预处理  13-15
  2.1 数据来源  13
  2.2 三类基因的选取  13-15
3 互信息相关网络的构建与分析  15-27
  3.1 互信息相关性  15
  3.2 网络结构参数介绍  15-17
  3.3 数据处理  17
  3.4 互信息相关网络构建与结构分析  17-22
  3.5 结构性关键基因的选取  22-24
  3.6 结论与分析  24-27
4 逻辑网络的构建与分析  27-46
  4.1 系统发生谱的逻辑分析方法  27-28
  4.2 逻辑网络结构参数  28-35
  4.3 逻辑网络的构建与分析  35-43
  4.4 结论与分析  43-46
5 总结与展望  46-47
致谢  47-48
攻读硕士阶段发表和完成的论文  48-49
参考文献  49-52

脑瘤的基因网络建模与分析

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