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微型机与应用 2016年第8期35卷 6-8页

作者：许睿李琳芳河南科技学院信息工程学院河南新乡453003

蛋白质是生物体生命活动中最为核心的物质基础。如何用定量分析的方法识别蛋白质网络中那些是关键蛋白质,或者评价某些蛋白质的重要程度,这是蛋白质组学中亟待解决的重要问题之一。从蛋白质网络拓扑特征出发,结合交通网络中可达性的概念... 详细信息

蛋白质是生物体生命活动中最为核心的物质基础。如何用定量分析的方法识别蛋白质网络中那些是关键蛋白质,或者评价某些蛋白质的重要程度,这是蛋白质组学中亟待解决的重要问题之一。从蛋白质网络拓扑特征出发,结合交通网络中可达性的概念,具体量化每一个蛋白质节点的作用,通过统计整个蛋白质网络的网络资本值的变化量,来衡量蛋白质节点的重要性,为进一步识别关键蛋白质提供了理论和实验的依据。

关键词：可达性网络资本评估关键蛋白质节点重要性

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基于随机森林算法的关键蛋白识别方法研究

基于随机森林算法的关键蛋白识别方法研究

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作者：张敬垚吉林农业大学

学位级别：硕士

识别出生物体内有用的蛋白质对生物体进化以及医学领域都要极其重要的作用。当前辨别蛋白质重要性的方式有两种。一是基于生物化学方法,但利用生物实验的方法来识别具有一定的缺陷,具体表现为:时间较长、费用较高、以及不能处理数据量... 详细信息

识别出生物体内有用的蛋白质对生物体进化以及医学领域都要极其重要的作用。当前辨别蛋白质重要性的方式有两种。一是基于生物化学方法,但利用生物实验的方法来识别具有一定的缺陷,具体表现为:时间较长、费用较高、以及不能处理数据量较大的问题等等。二是利用计算机为工具对生物进行分析并以生物学的相关知识进行解释的一种方式。利用计算机识别蛋白重要性的方法大多是利用蛋白质交互网络(Protein Interaction Network)提取拓扑中心性度量特征来识别。可是由于一些相关生物实验数据的残缺和蛋白质网络自身的复杂性,一直没有发现可以准确区别关键蛋白质和非关键蛋白质的单一中心性度量特征,并且从目前的相关研究来看,关键蛋白质和非关键蛋白质间的区别不能由单一特征决定,应该是由多种因素共同决定的。单一中心性度量往往不能有效识别关键蛋白质,需要融合多个拓扑中心性度量方法,突破传统的利用排序进行精细选择的方式,建立机器学习模型进行蛋白的分类和识别。随机森林算法属于集成类型的算法,可以集成多个单分类器即集成多棵决策树的分类效果从而组成一个整体意义上的分类器。鉴于之前研究均是利用单一特征进行分类识别,且由于随机森林具有集合多分类器的优点,分类效果具有明显的优势,因此本文选择随机森林机器学习方法来识别蛋白质的重要性。本文将从分析蛋白质网络结构出发,融合多个拓扑中心性度量方法,利用随机森林算法构建模型,对关键蛋白质的识别进行研究与分析。本文选用芽殖酵母蛋白质作为研究对象,具体的研究内容包括将收集到的数据进行清洗,构造蛋白质网络(PPI),选用六种中心性度量方法进行特征的提取,构建识别关键蛋白质的模型,选择随机森林算法,以及将实验结果用统计学指标进行评估分析。结果表明该算法可以准确快速的识别出关键蛋白质,排除假阳性、冗余性等干扰因素,相比较其他算法具有更高的识别能力。综上所述本文提出的融合多个中心性度量方法,利用随机森林算法建立蛋白重要度预测模型能够更有效的识别关键蛋白。

关键词：蛋白质相互作用网络关键蛋白质机器学习随机森林

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多形性胶质母细胞瘤致病因子筛选算法研究

多形性胶质母细胞瘤致病因子筛选算法研究

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作者：李娜西南大学

学位级别：硕士

多形性胶质母细胞瘤(Glioblastoma Multiforme,GBM)在世界范围内是成人中枢神经系统中最常见并且恶性程度最高的原发性肿瘤,在全部类型的脑胶质瘤中能够占到50%以上。尽管当今的治疗手段不断进步,但是在临床实践中仍未能取得令人满意的... 详细信息

多形性胶质母细胞瘤(Glioblastoma Multiforme,GBM)在世界范围内是成人中枢神经系统中最常见并且恶性程度最高的原发性肿瘤,在全部类型的脑胶质瘤中能够占到50%以上。尽管当今的治疗手段不断进步,但是在临床实践中仍未能取得令人满意的效果,GBM患者的预后很差,中位生存期约为12个月。为了改善GBM患者的预后,肿瘤科学家们进行了大量的研究,但是到目前为止,其病因、发病机制和预后状况仍然尚未完全明了。大量的研究表明多形性胶质母细胞瘤是一个多基因参与、多蛋白质参与、经过多阶段才最终形成的极其复杂的生物学现象。然而,究竟是哪些基因、蛋白质对多形性胶质母细胞瘤患者生存时间具有一定的影响不明确。因此,探索这些因素对改善多形性胶质母细胞瘤患者的预后及靶向治疗具有重要意义。本文对多形性胶质母细胞瘤致病机理进行研究,构建了一个多维度多形性胶质母细胞瘤研究模型,旨在找出对GBM有重要影响的关键蛋白质,其本文的主要工作如下:1、筛选GBM关键基因。该部分主要分为3个步骤:(a)数据收集与预处理。(b)获取差异基因。对预处理后的数据,分别利用CoxLasso算法、CoxSis算法以及CoxSisLasso算法进行生存分析,寻找对GBM患者生存时间有显著性影响的差异基因;(c)获取关键基因。对三种算法获得的差异基因取交集,作为最终的GBM关键基因。2、RPPA(Reverse Phase Protein Arrays)实验设计及数据预处理。该部分主要分为2个步骤:(a)根据实验设计原则,RPPA实验利用反相蛋白质阵列技术在两个细胞系U251和LN229中通过改变AEBP1(Adipocyte Enhancer Binding Protein 1)基因表达量,来观察蛋白质的表达量,从而获得RPPA数据;(b)集成三种数据预处理方法,即NormLinear、NormLog2和NormLog2edianCentered。数据分布常为偏态、标准差较大,不同数据预处理方法的分析结果中会出现一定的随机误差。因此,本文对RPPA原数据集成三种预处理方法,并对预处理数据分析的结果取交集作为最终结果,这对结果的精确性及可信度都会有很大的提高。3、筛选GBM关键蛋白质。该部分主要是基于第1步筛选出的关键基因AEBP1,推导出与AEBP1基因相关的关键蛋白质,即对GBM有影响的关键蛋白质。主要分为2个步骤:(a)获取显著性差异的蛋白质。由于生物实验周期长、耗费高,导致本文RPPA数据的样本量太小,所以用一般的统计学检验来获得有显著性差异的蛋白质会使结果有一定的偏差。本文采用置换检验和区组设计结合的方法来解决样本量小的问题,进而获得显著性差异的蛋白质;(b)关键蛋白质。为了GBM的靶向制药,将获取的差异蛋白质进一步利用Cox回归算法、Conditional Quantile Screening算法及Cbioportal网站三种方法进行生存分析,然后,对三种算法获得的结果取交集,作为对GBM患者生存时间有显著性影响的关键蛋白质。本文通过真实的生物实验数据,构建了一个多维度研究模型,筛选出GBM的关键基因和关键蛋白质。总之,它可以提高对GBM致病机理的认识,改善患者预后。这样不仅为GBM靶向治疗打下基础,而且可以为更深一步的理论研究提供新的思路。

关键词： GBM 生存分析 RPPA 关键基因关键蛋白质

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一种基于邻域的组合中心性方法

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湖南理工学院学报：自然科学版 2021年第2期34卷 52-56页

作者：孙静李彬李文彬杨勃潘理湖南理工学院信息科学与工程学院湖南岳阳414006

关键蛋白质是各种生命活动的重要参与者,在生命生存和繁殖中起着至关重要的作用.基于邻域的中心性方法是识别关键蛋白质的常用方法.提出基于邻域组合的中心性方法(CNC),将度中心性方法(DC)与局部平均连接中心性方法(LAC)进行组合,并引... 详细信息

关键蛋白质是各种生命活动的重要参与者,在生命生存和繁殖中起着至关重要的作用.基于邻域的中心性方法是识别关键蛋白质的常用方法.提出基于邻域组合的中心性方法(CNC),将度中心性方法(DC)与局部平均连接中心性方法(LAC)进行组合,并引入参数α调节DC方法的影响权重.实验表明,与现有其它邻域中心性方法相比,CNC方法提高了静态和动态蛋白质相互作用网络的关键蛋白质识别率.

关键词：关键蛋白质邻域中心性方法

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