基于分子网络疾病演化分析

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1、学校代码10701学号1203121625分类TN82号TP30密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于分子网络的疾病演化分析作者姓名：敖其一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机软件与理论学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：刘西洋教授提交日期：2014年12月DiseaseProgressionAnalysisBasedonMolecularNetworksAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerS

2、cienceandTechnologyByAoQiSupervisor:Prof.LiuXiyangDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律

3、责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要疾病，特别是复杂疾病，严重影响着人类的身体健康以及正常生活。而癌症作为一种对人类健康具有严重损

4、害的复杂疾病，长久以来一直受到研究者的广泛关注。随着后基因组时代的来临以及测序技术的飞速发展，生物测序数据的数量不断增加，越来越多的公共数据可以供研究者使用，如TCGA数据库，OMIM数据库以及GEO数据库等等。这些测序数据的开放使得整合多种生物数据，在分子水平上研究癌症的潜在机制及其致病原理变成人类疾病研究的一个重要方向。另一方面，疾病的发展是一个动态变化的生物过程，疾病会随着时间推移不断发生变化。这一认识使得动态分子网络上复杂疾病的分析受到了更多的关注。动态分子网络上疾病的演化分析从微观上可以了解基因和蛋白质的功能，探究生物通路的变化以及判断细胞的状态，从宏观

5、上可以帮助揭示疾病发生机制，判定药物疗效以及制定个性化治疗方案。不同于以往静态网络或动态网络上生物标记的识别，本文旨在从动态发展的角度以及不同的粒度来分析癌症的发展变化。文章通过整合多种生物数据，从分子层面构建了肺癌疾病三个阶段的动态网络，并在动态网络上从多个粒度进行了疾病的演化分析。文章通过整合蛋白质相互作用网络数据和基因分子表达水平的微阵列数据以及肺癌发展过程中的阶段划分信息，构建了肺癌发展的三个阶段的基因分子网络，然后利用马尔科夫聚类方法识别各阶段的疾病网络上的功能，构建了一个加权的多部图来模拟网络演化过程。接着，分别从单个重要基因，生物通路和模块标记三个方

6、面来分析肺癌在三个阶段的疾病分子网络上的变化，包括网络规模的变化，网络中基因的度分布以及聚集系数分布，网络中与疾病相关的生物通路，网络中模块数量的变化以及模块在疾病发展过程中的演化事件分析。最后，根据网络中基因与已知致病基因的连接关系结合动态网络中癌症的演化规律，对相关基因进行打分排序及筛选，进行致病基因的预测并从统计学意义和生物意等多个方面进行了候选致病基因的验证分析。在利用PPI数据和肺癌微阵列数据（ID：GDS3257）构建的疾病分子网络上进行的动态演化分析表明，文中的网络构建方法可以较好的构建出肺癌的疾病分子网络，反映出基因之间的相互作用关系。疾病网络上的

7、动态演化分析能够从分子水平解释肺癌发展过程中基因的重要变化，并能够识别肺癌发展过程中相关的生物模块和生物通路。候选基因的预测以及对候选基因的验证分析说明我们预测的致病基因并非随机生成的，并且具有一定的可靠性，可以作为较强的生物标记。I西安电子科技大学硕士学位论文关键词：分子网络，模块识别，演化分析，基因预测，复杂疾病论文类型：基础研究类IIABSTRACTABSTRACTComplexdiseasehasaseriousimpactonhumanhealthandtheirnormallife.Asacomplexdiseasewithsevereinjuryto

8、human