房颤生物特征识别与预测研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS(电子科技大学图标)论文题目学科专业房颤生物特征识别与预测研究生物医学工程学号201021090408作者姓名欧凤指导教师饶妮妮教授博导万方数据分类号UDC注1密级学位论文房颤生物特征识别与预测研究(题名和副题名)欧凤(作者姓名)指导教师饶妮妮电子科技大学教授博导成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别提交论文日期硕士2013.04学科专业论文答

2、辩日期生物医学工程2013.05.23学位授予单位和日期电子科技大学2013年6月29日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。万方数据ENGLISHTITLEOFMASTERTHESISIDENTIFICATIONANDPREDICTIONOFBIOLOGICALFEATURESASSOCIATEDWITHATRIALFIBRILLATIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMa

3、jor:BiomedicalEngineeringAuthor:Advisor:FengNiniOuRao万方数据School:SchoolofLifeScienceandTechnology独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，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谢意。

4、作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要心房颤动(简称房颤)是临床上最常见的心律失常疾病之一，并且具有很高的发病率和致死率。房颤的发生、发展涉及心房结构重构、

5、心房电生理重构、收缩等一系列复杂的病理生理机制。房颤进一步可分为阵发性、持续性、永久性等其他类型，不同类型房颤的病理生理机制也不尽相同。近十年来国内外对房颤发病的分子生物学机制研究有了长足的进展，然而距离完全揭示其致病机理的差距还比较大。不断深入基础和临床研究，阐明房颤的发生和发展机制，把治疗房颤的最佳方案建立在对其发生/发展机制的充分理解之上是目前在心律失常领域中亟待解决的问题之一。本文针对永久性房颤和房颤伴瓣膜性心脏病的高通量表达数据进行挖掘和分析，识别两类疾病相关的新生物特征，为开展实验研究和改进房颤病理生理机制

6、的理解提供理论依据和指导，主要研究内容如下：1．识别与分析永久性房颤的差异表达基因。采用非对称主成分分析算法(Asymmetricprincipalcomponentanalysis，APCA)算法，本文从永久性房颤疾病与对照组的基因表达数据中提取了51个永久性房颤相关的差异表达基因，再通过基因富集分析筛选与房颤病理因素相关的基因作为最终永久性房颤相关的特征基因。最后，我们筛选了32个房颤相关的新特征基因，为房颤的病理生理机制研究提供了新视线。2．预测房颤伴瓣膜性心脏病的miRNA生物标记。采用APCA算法，本文提取了

7、52个房颤伴瓣膜性心脏病与对照组的差异表达miRNA，随后通过miR2Disease数据库的搜索发现15个miRNA与房颤的病因疾病相关。我们的研究结果为房颤的防治和房颤与其独立危险因素之间的纽带提供了新的潜在靶点，对深入理解房颤的分子机制有着重要意义。关键词：房颤，非对称主成分分析，差异表达基因，分子机制，小RNA(miRNA)I万方数据ABSTRACTABSTRACTAtrialfibrillation(AF)isthemostcommontypeofcardiacarrhythmia,andisresponsib

8、leforsubstantialmorbidityandmortalityinthegeneralpopulation.TheoutstandingprogresseshaveshownthatAFpathophysiologyinvolveselectrical,structuralandcontractileremodelin