基于轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)的癌癥轉(zhuǎn)化醫(yī)學信息學.pdf

1、博士專業(yè)學位論文論文題目基于轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)的癌癥轉(zhuǎn)化醫(yī)學信息學研究生姓名陳佳佳指導教師姓名沈百榮專業(yè)名稱系統(tǒng)生物學研究方向組學數(shù)據(jù)整合分析論文提交日期2013年9月基于轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)的癌癥轉(zhuǎn)化醫(yī)學信息學中文摘要I基于轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)的癌癥轉(zhuǎn)化醫(yī)學信息學中文摘要隨著基因芯片和下一代測序技術的廣泛應用，癌癥相關的轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)日益增加。如何分析和整合這些高通量信息，實現(xiàn)從實驗室到臨床應用的轉(zhuǎn)化，是轉(zhuǎn)化醫(yī)學信息學面臨的主要任務。國內(nèi)外已有眾多實驗室在分

2、子水平上研究癌癥基因表達模式的變化，挖掘癌癥相關的分子標志物。然而不同實驗室篩選得到的標志物重合度非常低。造成這種不一致性的原因不僅僅源于實驗平臺、分析方法的不統(tǒng)一，更重要的是由癌癥本身的異質(zhì)性和群體的差異性導致。針對上述造成標記低重復性的原因，本論文分別提出了針對性解決方案，從不同水平上（分子、通路、群體）提高癌癥診斷標記的重復性和有效性，并采用腎透明細胞癌和前列腺癌兩種癌癥轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)驗證了方法的合理性，同時成功尋找到了具有診斷價值的

3、癌癥分子標記。首先，我們在基因?qū)哟紊贤诰虿煌瑏碓吹漠愘|(zhì)性數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的一致性。通過構(gòu)建一個統(tǒng)一的癌癥轉(zhuǎn)錄組薈萃分析平臺，對5套獨立的腎透明細胞癌micrNA表達譜數(shù)據(jù)進行整合分析。對5種差異基因篩選統(tǒng)計方法進行比較后，使用新型算法MOST篩選具有異質(zhì)性激活模式的癌基因，降低結(jié)果的假陰性。其次，我們構(gòu)建了一個計算模型POMA以整合mRNA和micrNA兩個層次的表達譜數(shù)據(jù)。該模型重構(gòu)了腎透明細胞癌特異的mRNAmicrNA互作用網(wǎng)絡，并用

4、合理的打分算法得到具有調(diào)控活性的差異表達micrNA，降低假陽性發(fā)現(xiàn)，進一步提高各數(shù)據(jù)組之間一致性。最終獲得不同數(shù)據(jù)組中高度重復的11個micrNA，與深度測序RNASeq的結(jié)果高度吻合。為了評價這些micrNA的診斷效力，我們使用獨立數(shù)據(jù)組進行兩路聚類和ROC曲線分析。結(jié)果表明，這些micrNA均具有較強的疾病識別能力。單一標志物中，miR1225p的ROC曲線下面積AUC最大(0.957)，最高靈敏度和特異度分別在85%和95%。對