癌症基因組遺傳和表觀遺傳資料整合分析

2021-08-09 18:22:56 字數 884 閱讀 6705

一.本文講了什麼問題?

癌症是由一系列遺傳變異和環境干擾的複雜互動作用引起的,但過去的研究很少關注遺傳變異、基因表達和microrna的變化是怎樣整合形成網路一起作用並最終導致一系列複雜表型例如腦瘤的發生;因為整合各種型別的資料、揭示癌症發生的機制仍然是乙個難題。

二.解決問題的方法

1.本文以癌症基因**譜專案(tcga)裡的資料為研究基礎,使用lasso(最小絕對縮減和變數選擇)演算法結合高斯網路模型來推斷基因共表達網路;並對複雜的遺傳網路進行分析,研究網路的健壯性及其在遺傳和環境干擾下的行為。

2.拷貝數變化(cnv)是基因組上一段區域長度約為1kb~3mb的重複或確實,被認為是癌症發生的重要風險因子,也是通過腫瘤樣本和癌旁正常組織樣本資料對比來進行分析。

三.本文一些缺點

不知道snp、cnv、甲基化位點或mirna這些在構建網路時是怎麼降維的,降維是否有效,降維後能否還原。

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