基于组学及临床数据的疾病lncrna挖掘方法研究

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1、硕士学位论文基于组学及临床数据的疾病lncRNA挖掘方法研究RESEARCHONDISEASERELATEDLNCRNAMININGMETHODBASEDONGENOMICSANDCLINICALDATA吴晓亮哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：TP39学校代码：10213国际图书分类号：004.9密级：公开工程硕士学位论文基于组学及临床数据的疾病lncRNA挖掘方法研究硕士研究生：吴晓亮导师：王亚东教授申请学位：工程硕士学科：计算机技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业

2、大学ClassifiedIndex:TP39U.D.C:004.9DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONDISEASERELATEDLNCRNAMININGMETHODBASEDONGENOMICSANDCLINICALDATACandidate：WuXiaoliangSupervisor：Prof.WangYadongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ComputerTechno

3、logyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要步入新世纪以来，随着生物研究的不断深入与新一代测序技术的快速发展，生物研究与生物信息研究逐渐深入到分子水平上，越来越多的生物大分子的功能被进一步揭示出来。起初，人们专注于研究蛋白质分子与编码蛋白的编码RNA，然而，慢慢地人们逐渐认

4、识到之前被看成“转录垃圾”的非编码RNA也扮演着很多重要的角色。lncRNA是非常重要的一类非编码RNA，它与生命体的多种生命过程密切相关，它的重要性逐渐被广大生物信息研究人员所认识，并且吸引了越来越多的生物与生物信息研究人员投身其中。本文主要研究基于组学及临床数据的疾病预后相关的lncRNA挖掘方法。首先综合分析了国内外的研究现状，并详细介绍了TCGA相关数据。然后对数据进行了有效的整合，通过对当前的变量选择方法的详细介绍与比较分析，最终确定了以lasso变量选择为核心的研究方法。接着，利用最小二乘法对lncRNA的权重

5、系数进行计算，并据此对病人的生存时间进行有效的评估。随后，对训练组和测试组进行生存分析，通过生存分析与训练对照的方法来证实挖掘出的lncRNA的有效性。最后，借助mRNA对lncRNA挖掘结果进行GO和Pathway的功能富集分析，探究这部分lncRNA的潜在功能，进而验证挖掘方法的正确性。此外，本文将该疾病预后相关的lncRNA挖掘方法应用到肺癌数据中，完成了对肺癌预后相关的lncRNA挖掘。结果表明：预测出的18个与肺癌病人预后相关的lncRNA在训练集与测试集中，均很好地预测了肺癌病人的预后情况，通过LogRank检

6、验，其P值均小于0.01，具有极大的显著性；进一步GO和Pathway的功能富集分析显示，这部分lncRNA与很多免疫有关的节点和通路有关，并且还与含氧反应以及氧脂素的合成有关，以上事实充分说明了通过该方法挖掘出的lncRNA与肺癌的发生发展以及病人的预后有着潜在的关联。关键词：lncRNA；变量选择；TCGA；功能富集-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractSincethenewcentury,biologicalresearchhasdeepenedandnext-generationsequencingt

7、echnologyhaswidelydeveloped.Biologyandbioinformaticsaregoingdeepintothemolecularlevel,andmorefunctionsofbiologicalmacromoleculesarefurtherrevealed.Atfirst,peoplefocusontheproteinanditscodingRNA,however,peoplegraduallyrealizednon-codingRNAsplayanimportantrole,which

8、istreatedas“transcriptionrubbish”.Asakindofnon-codingRNA,longnon-codingRNAiscloselyrelatedtomanylifeprocess.Withitsimportancerecognized,moreandmorebiolo