網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)中若干關(guān)聯(lián)問題的計(jì)算分析.pdf

1、隨著人類基因組計(jì)劃和許多物種全基因組測序的完成，人類迎來了后基因組時(shí)代。在這一時(shí)代中，人們希望通過揭示基因及其產(chǎn)物蛋白質(zhì)的功能，解決與人類健康和疾病相關(guān)的醫(yī)學(xué)問題。
　　研究表明在生物體內(nèi)，細(xì)胞單元之間通過相互作用而發(fā)揮功能，這些相互作用形成了一個(gè)極其復(fù)雜的交互網(wǎng)絡(luò)。疾病的表現(xiàn)型是復(fù)雜交互網(wǎng)絡(luò)中各種生理和病理學(xué)過程的體現(xiàn)。基于網(wǎng)絡(luò)的研究方法可以加深對細(xì)胞交互網(wǎng)、致病基因和疾病通路等的理解。相應(yīng)地，人們可以研制出更好的藥物以便更有效

2、地治療疾病。研究人員將網(wǎng)絡(luò)理論在人類疾病、醫(yī)學(xué)及其相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用研究稱為網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)。網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)不僅為系統(tǒng)探究分子水平上疾病的復(fù)雜性提供了支持平臺(tái)，還可幫助人們發(fā)現(xiàn)致病基因和篩選藥物靶點(diǎn)。
　　網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域廣泛。本論文期望采用計(jì)算分析的方法來對網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學(xué)中三個(gè)亟待解決的關(guān)聯(lián)問題進(jìn)行研究，拓展對疾病的發(fā)病機(jī)理、病理過程和治療方法等方面的了解。主要研究工作包括:
　　(1)針對實(shí)驗(yàn)證實(shí)的（已標(biāo)記的）藥物-標(biāo)靶關(guān)系較少、存在大量未知的

3、（未標(biāo)記的）藥物-標(biāo)靶關(guān)系，我們提出采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測藥物-標(biāo)靶關(guān)系。我們從網(wǎng)絡(luò)一致性的角度出發(fā)，融合多種生物特征，利用特征選擇來預(yù)測藥物-標(biāo)靶相互作用關(guān)系，克服了有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要負(fù)樣本輔助預(yù)測的不足。理論分析表明算法的時(shí)間復(fù)雜度得到了降低，交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)表明預(yù)測精度得到了提高。案例分析也得到了理想的預(yù)測結(jié)果。此外，我們還對未標(biāo)記的關(guān)系進(jìn)行了廣泛的預(yù)測，部分預(yù)測結(jié)果在現(xiàn)有藥物數(shù)據(jù)庫中得到了證實(shí)。
　　(2)雖然越來越多的研究

4、表明與微RNA有關(guān)的變異、調(diào)控失常等均會(huì)引發(fā)各種疾病，但針對微RNA和OMIM疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究較少，OMIM數(shù)據(jù)庫中大多數(shù)的疾病未有與其相關(guān)聯(lián)的微RNA信息。我們提出采用隨機(jī)游走算法來預(yù)測微RNA-OMIM疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系。我們首先構(gòu)建了OMIM疾病相似性網(wǎng)絡(luò)和微RNA-OMIM疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，然后將隨機(jī)游走算法應(yīng)用于OMIM疾病相似性網(wǎng)絡(luò)中對候選疾病打分排序進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)表明該算法具有一定的預(yù)測精度。我們預(yù)測并驗(yàn)證了部分排序在前的微R

5、NA-OMIM疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系。
　　(3)隨機(jī)游走算法用于微RNA-疾病關(guān)系預(yù)測時(shí)只用到了疾病相似性信息。為了進(jìn)一步提高算法的預(yù)測精度，我們提出融合微RNA相似性信息、疾病相似性信息和微RNA-疾病二分圖拓?fù)湫畔⒂糜谖NA-疾病關(guān)系預(yù)測。我們充分研究了各相似性信息對算法預(yù)測精度的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明融合多種相似性信息可以提高算法的預(yù)測精度。我們選擇預(yù)測精度最好的算法NetCBI應(yīng)用于微RNA-疾病關(guān)系預(yù)測。部分預(yù)測的排序在前的微RN

6、A-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系得到了相關(guān)數(shù)據(jù)庫的證實(shí)。
　　(4)單核苷酸多態(tài)(SNPs)可闡明不同人群和個(gè)體在疾病的易感性和抵抗性方面存在差異的原因。SNPs位點(diǎn)間存在連鎖不平衡關(guān)系，因此不需要對所有的SNPs位點(diǎn)進(jìn)行檢測，可以根據(jù)連鎖不平衡關(guān)系測定一部分SNPs(即標(biāo)簽SNPs)的信息，通過標(biāo)簽SNPs表征的信息覆蓋其余SNPs。我們對現(xiàn)有的基于連鎖不平衡的單種群標(biāo)簽SNPs選擇算法進(jìn)行廣泛的比較。同時(shí)提出了一個(gè)改進(jìn)的求解該問題的貪婪算法M