基于基因调控网络的代谢综合征研究

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'基于基因调控网络的代谢综合征研究'
题目 基于基因调控网络的代谢综合征研究本文针对代谢综合征的趋势预测进行研究,通过建立基因调控网络,使用INR算法, 明晰其具体问题所在,完成对人的个性化干预。问题一要求参考生物分子相互作用和基因通路信息,构建人类生命量化的动态模型。 建立基于误差检验的回归模型,通过迭代筛选出有关的数据元,迭代公式如下:严“?(牢)-工聞”> 爲/ (I + |S严|)),护申=J工(护+"_可网)2/(“_1)以此为基础建立多元回归模型作为学习工具,构建纵向基因调控模型,以此反应人 类生命量化的动态情况。问题二要求结合临床监测数据,给出代谢综合征的关键通路。沿用问题一学习方法, 建立偏相关系数矩阵公式如下:◎=加力{1,』0.;0/}转化得到差异矩阵,求解它每行数据的绝对值作为基因改变量,筛选Z分数,大于 3即是关键通路。通过:劾嘟丶蚍治6类,第一类为脂肪分解类主要基因有 ACAALA. ACAA2等,其余分类见正文。问题三要求根据一组具有较为完整的生物医学数据的人类群体,判断代谢综合征的 风险大小和主要影响因素。沿用问题一方法算出代谢组数据,通过:壤此得髌 价者和常人的差别,以此说明患病儿率。根据第二问求解方法算出被评价人基因差异值。 差异值大的所属类即主要影响因素。关键词基因调控网络 算法 :劾 :纫、问题背景与重述1.1问题背景代谢综合征原称X综合征,随着经济的发展和人们生活水平的提高,许多原有的疾 病被一些慢性#传染性疾病所取代,公认的X综合征至少包括七高:高体重、高血糖、 高血压、高血脂或血脂异常症、高血凝、高尿酸血症以及高胰岛素血症或者胰岛素抵抗 等,这七高都是一些代谢紊乱,而代谢综合征正是人体内多种物质发牛代谢紊乱的一种 病理状态,极有可能导致患者罹患糖尿病、心脑血管等现代疾病。有关代谢综合征的病 理、病因还没有得到一致的结论,FI前认为是多基因和多种环境相互作用的结果,与遗 传、免疫和心理皆有密切的联系;虮湟煊跋熳蓬净即蛔酆霞膊〉亩,对每个人身上非遗传因素的作用效果也 有影响,因此代谢综合征在具有血缘关系的亲属之间有较高的发病率。人体生理运行的 的动态特征目前都可以定量测量,也就可以实现对人体当前运行状态的动态监控。由自 然、社会环境、生活方式等因素可能会对代谢综合疾病的指征产生短期或长期的影响, 目前也可以通过移动医疗设备加以记录和检测。所以根据这些可以在平时采取健康和疾 病预防措施,防止慢性病的爆发。1.2问题重述为明晰代谢综合征这个复杂系统的具体问题所在,完成对每个人的个性预防干预, 建立早期的趋势预测模型。现给定一个具有较为完整的生物医学数据的人类群体,完成 以下问题:1、 参考牛物分子相互作用和基因通路信息,构建人类生命量化的动态模型;2、 结合临床监测数据,给岀代谢综合征的关键通路;3、 根据一组具有较为完整的生物医学数据的人类群体,判断代谢综合征的风险大小和 主要影响因素。二、问题分析2.1问题一的分析问题一要求参考生物分子相互作用和基因通路信息,构建人类生命量化的动态模型。 代谢综合征是一种较为复杂的疾病表现,临床表现多样且难以量化,本文通过病人的六 组数据来进行对代谢综合征的量化描述,将每个所得数据作为一个数据元,两两数据元 间如果有联系,则通过连线表达其为有通路,若无连线,则表示其中联系较小即无通路。首先分析临床数据、基因组数据、表观基因数据等数据间的关系,其次通过模拟各 层数据间学习过程,经过学习可通过下层数据反馈出上层数据,由于每个数据元是有不 同下层数据元影响,因此最后在学习过程在应加入阈值,排除异常影响。经过学习过程可以将此量化描述训练为一种纵向的基因调控网络,随着人类所处环 境及其生活习惯的改变,会导致临床数据中某些数据元的改变,而随着每一个数据元的 改变,会牵制整个基因网络的动态改变,本问以此网络作为人类生命量化的一个动态模 型2. 2问题二的分析问题二要求结合临床监测数据,给出代谢综合征的关键通路。经查阅资料,有G0、 FEGG、DaWd等知名软件可以进行基因富集工作,通过基因富集找出关键通路。然而, 这类基因软件主要通过超几何分布的统计学方法进行基因富集的,所谓超几何分布可以 理解为类似统计学经典案例黑球口球的抽取问题,是通过抽取基因在富集集内出现概率 进行富集,此方法简单实用,但是要求较高,需要充分的先验知识。要进行基因富集,首先要做的就是将基因按标注分类,然而在本题中所找到数据不 符合要求,且没有丰富的生物学先验知识的支撑,因此,本问只能采取建模知识来寻找 关键基因通路。上文中提到,第一问所构建的是一种纵向基因调控网络,是基因在牛物 体内一层层反馈作用的模拟,通过学习过程仿真,可通过任意一层的数据得出数据提供 者的病情。而在这一问中本文构建横向基因调控网络,来直观的表达同层基因间的联系, 由于患者和正常人基因表达会有所不同,因此通过算法构建出的基因调控网络也会有所 区别,可以通过对比其屮的差异來确定代谢综合征是由哪些基因表达改变造成的。2. 3问题三的要求分析问题三要求根据一组具有较为完整的牛物医学数据的人类群体,判断代谢综合征的 风险大小和主要影响因素。在第一第二问中所构造的两个基因调控网络正好可以应用于 这一问,首先第一问中构造的纵向基因反馈网络,可以通过六组数据中的任一组,经过 Z前的学习过程,得出最终代谢综合征等级。而在第二问屮构建的横向基因相关网络, 则将被评定冃标与正常人以及病人的基因相关网络对比,来找出造成风险的因素属于哪 组基因组。虽然前两问所建模型已经可以解决此问问题,但第一问中要进行评级,必须大量样 本,第一问中样本数的大小直接决定了等级分配的公平性。因此为了通过较少样本进行 学习减少工作的复杂度,且为了结果的更加科学可信,木文引入:燃扑惴椒ɡ 评价患代谢综合征的概率。三、模型假设结合本体的实际,为了确保模型求解的准确性和合理性,本文排除了一些未知因素 的干扰,提出以下几点假设:1、 假设所给人类基因数据真实可靠;2、 假设随机误差满足正态分布;3、 假设人类基因稳定,不发生突变,仅改变表达量。 四、符号说明为了便于问题的求解,本文给出以下符号说明:符号说明理论分布的分布函数一组随机样木的累计频率函数E高斯噪声S变量所在集合L似然函数值a显著性水平H()样本所来自的总体分布服从某特定分布H\样木所来自的总体分布不服从某特定分布五、模型建立与求解经过以上的分析和准备,本文将逐步建立以下数学模型,进一步阐述模型的实际建 立过程。5. 1问题一模型的建立与求解代谢综合征是一种较为复杂的疾病表现,临床表现多样且难以量化。木文通过病人 的六组数据来进行对代谢综合征的量化描述。首先分析临床数据、基因组数据、表观基 因数据等数据间的关系,其次通过模拟各层数据间学习过程,经过学习可通过下层数据 反馈出上层数据,由于每个数据元是有不同下层数据元影响,因此最后在学
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