基于ppi网络的疾病侯选基因排名方法研究

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1、万方数据中图分类号!里三QlUDC620硕士学位论文学校代码!Q三3三密级公珏基于PPI网络的疾病候选基因排名方法研究PrioritizingDiseaseCandidateGenesBasedonPPINetwork作者姓名学科专业研究方向学院(系、所)指导教师副指导教师论文答辩日期里丝二兰二!(7：黎琦：计算机科学与技术：生物信息学：信息科学与工程学院：李敏副教授：王建新教授答辩委员会主席肄中南大学2014年5月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知

2、，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采

3、用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。⋯名：监昀日期：：丝!盐年上月丑日导师签名拯日期：监年上月丝日万方数据基于PPI网络的疾病候选基因排名方法研究摘要：有效识别疾病的致病基因是人类遗传学研究的关键问题。传统的基因定位方法将候选基因的位置限制在一个区域内，该区域通常包含几十到几百个候选基因，采用生物实验的方法对这些基因进行逐一识别非常昂贵且费时。而使用生物信息学的方法不仅可以降低成本，而且可以快速甄别候选基因，进行基因的定位。其中，基于PPI网络的候选基因排名方法表现出了较好的性能。本文基于PP

4、I网络研究疾病候选基因排名问题，主要研究成果如下：第一，提出了一种基于最短路径的候选基因排名方法SPranker。基于相似表型的疾病是由功能相关的基因引起的这一依据，进一步提出了融合GO语义相似性的排名方法SPGOranker，同时考虑了蛋白质之间的最短路径和它们之间的GO语义相似性。我们使用Orphanet数据库中的172种罕见疾病的1598个已知致病基因数据集进行留一法交叉验证。实验结果表明，本文提出的方法SPranker和SPGOranker比其它三种基于PPI网络的方法VS、ICN和RWR具有更好的排名效果。此外，我们还

5、用SPranker和SPGOranker识别罕见疾病潜在的致病基因。第二，提出了一种基于搜索引擎算法的疾病候选基因排名方法TrustRanker。首先我们构建了人类疾病网络，并分析其网络拓扑特性。我们使用两种疾病之间的相似性，拓扑相似性和疾病表型相似性，来选择与特定疾病相关的基因作为种子。利用这些种子基因来初始化TrustRanker方法所需的初始概率矩阵。我们使用OMIM数据库中的2666种疾病的2705个已知致病基因数据集进行留一法交叉验证。实验结果表明，TrustRanker的排名性能好于另外两种候选基因排名方法PRP和P

6、rince。最后，我们使用TrustRanker方法来预测三种疾病潜在的致病基因。本文包含图12幅，表6个，参考文献86篇。关键词：致病基因；PPI网络；候选基因排名；TrustRanker分类号：TP301万方数据PrioritizingDiseaseCandidateGenesBasedonPPINetworkAbstract：Identificationofdisease—causinggenesisakeyproblemofhumangeneticsresearch．Thetraditionalgenepositiona

7、lcloningstrategiescanrestrictthelocationofthediseasegenetoaregionthatmaycontaintenstohundredsofcandidategenes．Itistime—consumingandlaborioustovalidatethesecandidategenesonebyonethroughbiologicalexperiments．However,usingbioinformaticsmethodsCannotonlyreducecosts，butal

8、socanquicklyandeffectivelyidentifydiseasecandidategenes．Amongthem，PrioritizationmethodbasedonPPInetworkshowabeRerperformance．Thispa