癌症研究中RPPA数据的统计分析.pdf

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1、第54卷第2期中山大学学报(自然科学版)Vo1．54No．22015年3月ACTASCIENTIARUMNATURALIUMUNIVERSITATISSUNYATSENIMar．2015DOI：10．13471／j．cnki．acta．snus．2015．02．007癌症研究中RPPA数据的统计分析乙了，罗冬梅，覃跃海(1．广东第二师范学院数学系，广东广州510303；2．安徽工业大学数理科学与工程学院，安徽马鞍山243002)摘要：采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据，即反相蛋白阵列技术(ReversePh

2、aseProteinArrays，RPPAs)数据进行统计分析，来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息，提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据的网络结构以及样本中不同基因的表达水平；通过主成分分析，得到在3种癌症中蛋白表达水平起重要作用的5种基因，最后以这5种基因的蛋白表达水平为指标建立了3种癌症的判别模型，并计算误判率的回代估计和交叉验证法估计。得到以下结论：3种癌症形成各自的蛋白表达水平相互关系网络结构。3种癌症有共同蛋白表达水平起重要作用的5种基因，3种癌症的判别模型

3、是可靠的。关键词：癌症；RPPA数据；热点图；主成分分析；判别模型中图分类号：0212．2文献标志码：A文章编号：0529—6579(2015)02—0036—07StatisticalAnalysisofRPPADatainCancerResearchⅥLe，LUODongmei，Q，ⅣYuehai(1．DepartmentofMathematics，EducationUniversityofGuangdong，Guangzhou510303，China；2．SchoolofMathematicsandP

4、hysics，AnhuiUniversityofTechnology，Ma’anshan243002，China)Abstract：ProteinexpressiondataofTheCancerGenomeAtlas，namelytheReversePhaseProteinArraydataforstatisticalanalysis，areadoptedtominehiddenassociationinformationbetweencancerandgenes，andtoimprovetheefici

5、encyofclinicaldiagnosisandtoreducethecostofinspection．Networkstructureofeachgroupdataandexpressionlevelsofdifferentgenesaregottenthroughtheheatmaps．And5geneswhichplayanimportantroleinproteinexpressionlevelsforthese3kindsofcancersareob—tainedbyprincipalcomp

6、onentanalysis．Finally，thediscriminantmodelbasedonthe5genesfor3kindsofcancerandtheestimationofthemisjudgmentratearebuiltbythebacksubstitutionmethodandcross—validationmethod．Itisconcludedthatthenetworkstructureoftheproteinexpressionlevelforeachkindofcanceris

7、constructedrespectively，5geneswhichplayanimportantroleinproteinexpressionlevelaresoughtout，andtheresultoflineardiscriminantmodelisreliable．Keywords：cancer；RPPAdata；heatmap；principalcomponentanalysis；discriminantmodel癌症基因图谱计划(TheCancerGenomeAtlas，癌症的对抗中，癌症基

8、因图谱计划使用高通量的基TCGA)是一项从2005年开始的项目，使用基因组因组分析技术使人类从基因的角度更好地了解癌测序技术和生物信息学的方法来研究与癌症有关的症，如相关基因的位置、序列、变异表达等，从而基因突变，将他们辨析、标识以及归类。在人类与提升癌症的诊断，治疗以及预防能力。收稿日期：2014一l1—17基金项目：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11301090)作者简介：乙了(1964年生)，女；研