基于分子網(wǎng)絡的疾病演化分析.pdf

1、疾病，特別是復雜疾病，嚴重影響著人類的身體健康以及正常生活。而癌癥作為一種對人類健康具有嚴重損害的復雜疾病，長久以來一直受到研究者的廣泛關注。隨著后基因組時代的來臨以及測序技術的飛速發(fā)展，生物測序數(shù)據(jù)的數(shù)量不斷增加，越來越多的公共數(shù)據(jù)可以供研究者使用，如TCGA數(shù)據(jù)庫，OMIM數(shù)據(jù)庫以及GEO數(shù)據(jù)庫等等。這些測序數(shù)據(jù)的開放使得整合多種生物數(shù)據(jù)，在分子水平上研究癌癥的潛在機制及其致病原理變成人類疾病研究的一個重要方向。另一方面，疾病的發(fā)展

2、是一個動態(tài)變化的生物過程，疾病會隨著時間推移不斷發(fā)生變化。這一認識使得動態(tài)分子網(wǎng)絡上復雜疾病的分析受到了更多的關注。動態(tài)分子網(wǎng)絡上疾病的演化分析從微觀上可以了解基因和蛋白質(zhì)的功能，探究生物通路的變化以及判斷細胞的狀態(tài)，從宏觀上可以幫助揭示疾病發(fā)生機制，判定藥物療效以及制定個性化治療方案。
　　不同于以往靜態(tài)網(wǎng)絡或動態(tài)網(wǎng)絡上生物標記的識別，本文旨在從動態(tài)發(fā)展的角度以及不同的粒度來分析癌癥的發(fā)展變化。文章通過整合多種生物數(shù)據(jù)，從分子層

3、面構建了肺癌疾病三個階段的動態(tài)網(wǎng)絡，并在動態(tài)網(wǎng)絡上從多個粒度進行了疾病的演化分析。文章通過整合蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和基因分子表達水平的微陣列數(shù)據(jù)以及肺癌發(fā)展過程中的階段劃分信息，構建了肺癌發(fā)展的三個階段的基因分子網(wǎng)絡，然后利用馬爾科夫聚類方法識別各階段的疾病網(wǎng)絡上的功能，構建了一個加權的多部圖來模擬網(wǎng)絡演化過程。接著，分別從單個重要基因，生物通路和模塊標記三個方面來分析肺癌在三個階段的疾病分子網(wǎng)絡上的變化，包括網(wǎng)絡規(guī)模的變化，網(wǎng)絡中基

4、因的度分布以及聚集系數(shù)分布，網(wǎng)絡中與疾病相關的生物通路，網(wǎng)絡中模塊數(shù)量的變化以及模塊在疾病發(fā)展過程中的演化事件分析。最后，根據(jù)網(wǎng)絡中基因與已知致病基因的連接關系結合動態(tài)網(wǎng)絡中癌癥的演化規(guī)律，對相關基因進行打分排序及篩選，進行致病基因的預測并從統(tǒng)計學意義和生物意等多個方面進行了候選致病基因的驗證分析。
　　在利用 PPI數(shù)據(jù)和肺癌微陣列數(shù)據(jù)（ID：GDS3257）構建的疾病分子網(wǎng)絡上進行的動態(tài)演化分析表明，文中的網(wǎng)絡構建方法可以較好