【摘 要】
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复杂疾病由于牵涉到基因、环境以及其他一些未知的随机因素的作用,导致人们对其认识还不够深入.随着科学技术的进步和高通量测序技术的逐渐成熟,不同组学的数据大量涌现,如何充分利用这些不同组学大数据进行整合分析,以便更深入地理解疾病的发病机制和预测病人的预后,已成为当前的挑战性问题.本论文以儿童呼吸道疾病和胶质瘤的基因表达数据和影像学数据为基础,结合网络构建和机器学习的算法来进行整合分析,主要的创新性工作
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复杂疾病由于牵涉到基因、环境以及其他一些未知的随机因素的作用,导致人们对其认识还不够深入.随着科学技术的进步和高通量测序技术的逐渐成熟,不同组学的数据大量涌现,如何充分利用这些不同组学大数据进行整合分析,以便更深入地理解疾病的发病机制和预测病人的预后,已成为当前的挑战性问题.本论文以儿童呼吸道疾病和胶质瘤的基因表达数据和影像学数据为基础,结合网络构建和机器学习的算法来进行整合分析,主要的创新性工作如下:1.利用呼吸道合胞病毒(RSV)感染导致儿童呼吸道疾病的基因表达数据,通过构建动态的基因调控网络和识别高影响力模块,筛选了有Usp18,Isg15和Ifit2组成的三基因复合物,作为RSV疫苗免疫增强疾病的生物标记物.2.通过低胶质瘤病人的基因组学数据和影像组学数据的整合分析,设计了一个新的定量指标来对癌症的低风险和高风险患者亚群进行分类.首先对基因表达数据的网络构建和利用Cox回归模型对影像组数据进行特征提取,得到12个网络模块,并识别出8个影像学生物标志物,并进行了相关性分析,然后设计了一个定量指标,通过粒子群算法算出最优的加权系数,最终的融合指标预测的一致性指数(C-index)值为0.8071,预测精度为72.1%,均比整合之前的单种组学数据预测效果要好.
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