隨機矩陣理論在肝癌基因功能模塊識別中的應用.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩50頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、肝癌(HCC)是世界上最常見的惡性腫瘤之一,每年大約100萬人死于肝癌。雖然很多的致肝癌因子已經被識別,如HBV感染、HCV感染、酒精中毒、化學致癌物(黃曲霉素B1)、鐵離子過量等,但是研究發(fā)現(xiàn)其發(fā)生與發(fā)展的本質是由于基因表達調控網絡異常所致。近年來發(fā)展起來的CDNA微陣列技術,使得同時平行分析成千上萬的基因成為可能,開辟了大規(guī)模基因網絡研究的新時代,已被廣泛應用于癌癥研究,如前列腺癌、乳腺癌、卵巢癌等。由于細胞系統(tǒng),像許多其他工程合成

2、系統(tǒng)一樣,由無數(shù)功能多樣的元素組成,是模塊化的。其功能的執(zhí)行是由許多不同功能模塊共同作用的結果,因此識別隱含在大量的基因表達數(shù)據(jù)之下的基因功能模塊成為了研究的一大挑戰(zhàn)。
  迄今為止,人們提出了很多識別基因功能模塊的方法,如布爾網絡方法、微分方程網絡方法、貝葉斯網絡方法、聚類方法和關聯(lián)網絡方法等。但是上述各種方法主要存在以下兩個缺陷:第一,包含了若干個需要人為干涉的步驟,其結果在一定程度上依賴人們的主觀經驗和知識,破壞了結果的客觀

3、真實性。第二,包含了一些隨機因素,如基因表達水平隨實驗時間和樣本條件的變化而變化、有限的實驗樣本導致的測量噪音等。這些隨機因素引入會導致一些虛假的信息,干擾真實的信息,從而影響結果的正確性和真實性。隨機矩陣理論方法可以自動地、客觀地分析基因表達網絡,消除人為的不確定因素和人為的主觀因素。而且,可以通過設置去噪因子q逐步將隨機因素消除。隨機矩陣理論方法克服了以往方法的困難,是一種新的、有效的研究基因表達網絡的方法。
  本文采用隨機

4、矩陣理論方法研究了肝癌的基因表達網絡。通過標準誤差分析,得到了從富含噪聲的肝癌基因網絡中分離出真實肝癌基因網絡的去躁最充分的關聯(lián)系數(shù),分析了由此獲得的基因表達網絡的13個基因功能模塊,發(fā)現(xiàn)這些模塊與肝癌的產生和發(fā)展有密切的關系?;陔S機矩陣理論的方法克服了以往模塊識別方法帶有主觀因素且不能去除噪聲因子的缺陷,是一種有效去除隨機噪聲,識別基因模塊,簡化基因網絡的方法。由于基因數(shù)目的眾多及細胞生物過程的復雜性,從整體的角度系統(tǒng)研究肝癌基因表

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論