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作者：王路宽青岛大学

学位级别：硕士

遗传疾病是由基因间相互作用、基因与环境交互作用导致的结果,因而挖掘遗传疾病的致病基因是生物医学的主要任务之一。随着高通量测序技术的快速发展,生物信息学领域积累了大规模组学数据,为挖掘遗传疾病与基因间关联提供了新的机遇与... 详细信息

遗传疾病是由基因间相互作用、基因与环境交互作用导致的结果,因而挖掘遗传疾病的致病基因是生物医学的主要任务之一。随着高通量测序技术的快速发展,生物信息学领域积累了大规模组学数据,为挖掘遗传疾病与基因间关联提供了新的机遇与挑战。在此背景下,如何有效利用多种组学数据研究新型致病基因预测方法逐渐成为研究热点。为此,本文开展了如下工作:(1)从新视角对代谢网络和蛋白质相互作用网络进行了实证分析。考虑了不同类型基因在生物分子网络中的角色差异,将基因分为致病基因、必需基因和其他基因三种类型,分析三种类型的基因在代谢网络和蛋白质相互作用中的拓扑性质及关联。实证分析表明,与其他基因相比,致病基因的拓扑地位较高,且与必需基因关联较少。(2)利用蛋白质相互作用和代谢网络构建了双层生物分子网络,面向双层生物分子网络设计了新型致病基因排序方法。依据经典假设“致病基因的邻居很可能导致疾病”为致病基因分配正流量,依据实证分析结果“致病基因与必需基因关联少”为必需基因分配负流量,提出了基于双层生物分子网络的同步传播方法和异步传播方法。通过110种遗传疾病验证了新方法的有效性和潜力,新方法在单基因遗传疾病上的表现尤为突出。(3)为充分利用多层生物分子网络的拓扑特征,提出了一种基于图卷积神经网络的致病基因预测方法。依据经典假设“致病基因的邻居很可能导致疾病”和实证分析结果“致病基因与必需基因关联少”调整网络表示学习算法Node2Vec,从而提取节点的低维隐含表示。此外,将注意力机制引入到图卷积神经网络中,从而有效捕获不同节点的拓扑相关性。实验结果表明,基于图神经网络的致病基因预测明显优于Dist Mult等方法,AUC和F1-score可达到0.872和0.843。

关键词：基因与疾病关联挖掘多层生物分子网络必需基因网络传播图卷积神经网络

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基于多层网络控制的个体化癌症驱动基因识别方法

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生物化学与生物物理进展 2024年第7期51卷 1711-1726页

作者：张桐张绍武李岩谢明宇西北工业大学自动化学院信息融合技术教育部重点实验室西安710072 平顶山学院电气与机械工程学院平顶山467000

目的识别癌症驱动基因,特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因,对精准肿瘤学至关重要。考虑到肿瘤间的高度异质性,最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因。然而,这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控... 详细信息

目的识别癌症驱动基因,特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因,对精准肿瘤学至关重要。考虑到肿瘤间的高度异质性,最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因。然而,这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控网络或蛋白质相互作用网络)中来识别癌症驱动基因,容易忽略不同网络所特有的重要相互作用信息。为了整合不同生物分子网络的相互作用数据,促进癌症驱动基因识别,迫切需要发展一种多层网络方法。方法本文提出了一种多层网络控制方法(PDGMN),利用多层网络识别个体化癌症驱动基因。首先,利用基因表达数据构建针对个体病人的个体化多层网络,其中包括蛋白质相互作用层和基因相互关联层。然后,整合突变数据,对个体化多层网络中的节点进行加权。最后,设计了一种加权最小顶点覆盖集识别算法,找到个体化多层网络中的最优驱动节点集,以提高个体化癌症驱动基因的识别效果。结果在三个TCGA癌症数据集上的实验结果表明,PDGMN在个体化驱动基因识别方面优于其他现有方法,并能有效识别个体病人的罕见癌症驱动基因。特别是,在不同生物分子网络上的实验结果表明,PDGMN能够捕获不同生物分子网络的独有特征,从而改进癌症驱动基因的识别结果。结论PDGMN能有效识别个体化癌症驱动基因,并从多层网络的视角,加深我们对癌症驱动基因识别的理解。本文所用的源代码和数据集可以从https://***/NWPU-903PR/PDGMN获取。

关键词：多层生物分子网络多层网络控制个体化癌症驱动基因个体化多层网络最小节点覆盖集

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