宫颈癌人类乳头瘤病毒分型预测方法研究

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1、浙江理工大学硕士学位论文宫颈癌人类乳头瘤病毒分型预测方法研究摘要宫颈癌是导致女性癌症发病率和死亡率的主要原因之一，每年大约有50万的宫颈癌新增病例，其中28万死亡，它已经成为第二大女性常见癌症，并且发病人群趋于年轻化。大量的基础与临床研究发现HPV感染是诱发宫颈癌的首要启动因素。到目前为止，已鉴定出200余种HPV类型，根据毒性或对人体致病力的强弱，可分为低危险型HPV和高危险型HPV。在宫颈低度病变的妇女中，高危型HPV感染阳性的妇女宫颈病变进展的危险性远远大于低危型HPV感染者。因此，HPV分型对宫颈癌的判断预后及指导治疗具有重要价值，成为国内外研究者

2、关注的问题。本文主要研究HPV分型预测方法，研究内容概括如下：1.综述了宫颈癌分型模型中信息提取方法和分类算法。重点介绍了几种常用的蛋白质序列信息提取方法和经典的分类算法，系统分析各种信息提取方法与分类算法的优缺点及适用范围，为本文研究方法的选择提供了理论基础和依据。2.提出一种基于“蛋白质序列空间”的宫颈癌HPV高危型预测方法。基于氨基酸突变矩阵，利用集合论方法，定义并构建了蛋白质的“蛋白质序列空间”。通过构建基于“蛋白质序列空间”的字统计模型，提取了HPV蛋白质序列的同源信息，结合支持向量机预测算法，实现对HPV高危型的分型预测。本文以准确率和F1-分

3、数为评价指标，系统地比较了不同突变矩阵和字长度对预测模型的影响。结果表明，基于E6数据集和p40突变矩阵的预测模型表现最好，其准确率和F1分值分别为95.59%和90.91%。此外，本文还对四个未知类型的HPV进行预测，并与现有的方法进行比较，结果也证明了该方法的有效性。3.提出了一种基于位置特异性的HPV高危型预测方法。基于核苷酸序列，我们首先设计了特定碱基的位置矩阵，利用香农熵度量了特定碱基局部范围内核苷酸分布的随机度。结果表明，核苷酸C的右侧和核苷酸G的左侧的第一个位置的四种核苷酸的分布差异较显著，高危型与低危型HPV序列中保守区域分布较相似。根据马

4、尔可夫模型的性质，我们构建了位置特异性统计模型，进而描述特定碱基局部范围中核苷酸的动态分布，并应用于构建HPV分型预测模型。本文选择Alpha、Beta、Gamma三类HPV数据进行实验，结果表明该方法可以较好地区别不同类别，其整体分类准确率可达97.18%，各类预测的准确率分别为98.41%、100%和91.89%。关键字：人类乳头瘤病毒，“序列空间”模型，马尔可夫，位置特异性模型，支持向量机I浙江理工大学硕士学位论文宫颈癌人类乳头瘤病毒分型预测方法研究ABSTRACTCervicalcancerisoneofthemostleadingcausesof

5、cancermorbidityandmortalityofwomeninworldwide.Approximately,500,000newcasesofcervicalcancerarediagnosedeachyearwith280,000deaths,andthus,ithasbecomethesecondmostcommoncancerofwomen.Moreover,youngerwomenoftentendtopresentwithcervicalcancer.Severalbasicandclinicalstudieshavefoundtha

6、tHPVinfectionistheprimarypromoterfactorinducescervicalcancer.Uptonow,morethan200typesofHPVhavebeenidentified.Theycanbeclassifiedintohigh-riskHPVtypesandlow-riskHPVtypesaccordingtotoxicityorthestrengthofthepathogenicitytothehumanbody.Duringcervicallow-gradelesions,womenwhowereinfec

7、tedwithpositivehigh-riskHPVtypesaremoredangerousthanthosewithlow-riskHPVtypes.Therefore,HPVtypesplayanimportantroleinjudgmentandguidanceofcervicalcancertreatment,andthus,ithasbecomeahotissueforsomeresearchersathomeandabroad.Inthisstudy,wefocusesonpredictionmethodsforhigh-riskHPVty

8、pesofhumanpapillomavirusandthemai