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双线性分析与联合假设检验在基因分析中的应用

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第一章 绪论

1.1 研究背景、目的及意义

1.2 生物信息研究概论

1.3 模式识别在生物信息学应用概论

第二章 相关技术及研究基础

2.1 病理背景介绍和数据说明

2.2 生物芯片介绍

2.3 基因表达谱数据

2.4 联合假设检验

2.5 双线性分析和矩阵变元分析

2.6 生物路径分析

2.7 本章小结

第三章 实验方法

3.1 联合假设检验实现

3.2 排名自举

3.3 双线性分析实现

3.4 本章小结

第四章 数据结果以及分析

4.1 肺癌数据结果

4.2 肝癌数据结果

4.3 本章小结

第五章 结论及未来工作

参考文献

致谢

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摘要

microRNA简称miRNA,是一类长约22核苷酸(nt)的非编码的单链RNA分子,由约70nt的前体miRNA(pre-miRNA)经Dicer酶剪切而来。miRNA参与生命过程中一系列的重要进程,包括发育、造血、器官形成、凋亡和细胞增殖,甚至是癌症发生。目前人类基因组中已确认的miRNA约500个,其中至少有200多种miRNA序列与癌症发生有关。RNA干扰作为近年来的重大科学发现,如今对于这种起抑制蛋白合成作用小分子RNA的研究已成为分子生物学领域的热门。从研究利用RNA干扰技术来阻滞癌症等疾病开始,越来越多的线索表明miRNA与癌症之间存在着密切的关系。
  联合假设检验(Integrative Hypothesis Test,IHT)和双线性分析(Bilinear Analysis)近来被提出用于研究假设检验,分类和特征选择。双线性分析基于多元判别分析,将原有的基于向量的判别分析推广到基于矩阵的判别分析。本文除了将IHT用于识别miRNA在肺癌和慢性阻塞性肺病Chronic Obstructive Pulmonary Disease(COPD)上的差异表达之外还提出一种基于bootstrapping的方法来改进IHT给出的来源于小样本和缺失值问题,并提高基因排名的可靠性。我们在GEO公开肺癌数据集GSE24709的实验中,已经被报道过的14个差异表达miRNA在单个基因分析的枚举结果中重新得到了确认。除肺癌数据集之外,还利用同时具有癌和癌旁数据集GSE6857肝癌数据集对双线性分析方法进行了研究。通过分析,miRNA对基因的差异表达影响也通过枚举之后得到的p值,分类错误率和相关系数得到了检验,可以借助这些信息进一步识别出具有核心功能的miRNA。另外,文中除了对单个基因进行研究外,将基因两两组合的研究进一步发掘了miRNA之间的联合关系,发现潜在的连接团对两类疾病的区分有一定的联合作用。最后我们通过生物路径分析和相关文献查阅,发现通过联合检验得到的结果在已有研究中得到印证。

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