【摘 要】
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肿瘤细胞在发生发展过程中建立的适宜其生长的内环境被称为肿瘤微环境（Tumor microenvironment,TME）。细胞外基质（Extracellular matrix,ECM）是TME的主要成分,参与了肿瘤的血管生成、信号传导、增殖与侵袭等过程,ECM中表达的多种基因已经成为判断肿瘤预后的重要指标,为肿瘤疫苗和抗肿瘤药物的研发提供了丰富的靶点。人们目前获得了大量与ECM基因有关的生物医学知
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肿瘤细胞在发生发展过程中建立的适宜其生长的内环境被称为肿瘤微环境（Tumor microenvironment,TME）。细胞外基质（Extracellular matrix,ECM）是TME的主要成分,参与了肿瘤的血管生成、信号传导、增殖与侵袭等过程,ECM中表达的多种基因已经成为判断肿瘤预后的重要指标,为肿瘤疫苗和抗肿瘤药物的研发提供了丰富的靶点。人们目前获得了大量与ECM基因有关的生物医学知识,然而这些知识却广泛散布在数据规模庞大的文献中,给利用这些知识带来了困难。为此,本文开展了系列生物信息学研究,对肿瘤相关细胞外基质（Cancer-related extracellular matrix,C-ECM）基因知识进行了系统的收集、整理与预测。1.C-ECM基因知识图谱的构建知识图谱是收集、整理与呈现生物医学知识的重要手段。为构建C-ECM基因知识库,本文首先构建了ECM基因以及相关肿瘤疾病的本体。第二步使用生物实体识别工具从48712篇Pub Med摘要中识别出了325个与癌症条目同时出现的候选C-ECM基因。然后经过三轮严格的人工判读,得到了225个有明确文献依据、生物学过程、注释信息等的C-ECM基因。进一步生物信息分析表明,这些基因倾向于参与细胞增殖分化、信号转导、血管生成、免疫等功能。为便于用户使用此知识图谱,本文研发了专门的网站CECMAtlas,用户通过提交基因、疾病或生物学过程信息即可在线获得相关的C-ECM基因信息,详细功能注释及文献支持。作为首个全面收录C-ECM基因的数据库,CECMAtlas将有助于深入揭示C-ECM基因和肿瘤发生的关系,为新的肿瘤标志物和药物靶标的寻找提供线索。2.基于知识图谱发现新的C-ECM基因目前人们对C-ECM基因的认识仍然有限,本文构建的知识图谱为发现新的C-ECM基因奠定了基础。基于CECMAtlas,本文建立了基于Me SH的深度学习预测模型。首先本文整合了397,896篇文献摘要以及388,632对基因-文献对应关系,进而将文献中的非结构文本进行词向量转换,利用自编码器挖掘知识图谱中存在的隐关系。本文建立的预测模型在金标准数据集上取得了一定的预测效果（ROC曲线下面积0.67～0.88）。在独立测试集中,预测结果排名靠前的10个基因中有9个基因可以被文献所证实,说明此模型具有一定的发现新的C-ECM基因的能力。本文构建的CECMAtlas知识图谱以及C-ECM基因预测工作,将有望为领域内相关生物医学研究提供重要数据资源和研究线索。
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