[發(fā)明專利]一種基于乳腺癌疾病的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810972336.2
• 申請(qǐng)日: 2018-08-24
• 公開（公告）號(hào): CN109243523B
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王之瓊;曲璐渲;郭上慧;霍岳陽;高笑宇;錢唯
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號(hào): G16B5/00
• 分類號(hào): G16B5/00;G16B25/00
• 代理公司: 沈陽東大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 劉曉嵐

1.一種基于乳腺癌疾病的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：乳腺癌相關(guān)基因初步篩選：將乳腺癌基因分為基準(zhǔn)基因、相關(guān)基因與篩選出的相關(guān)基因，基準(zhǔn)基因指與乳腺癌疾病有關(guān)系的基因，相關(guān)基因指除基準(zhǔn)基因以外所有基因，篩選出的相關(guān)基因指用如下方法篩選出與乳腺癌疾病關(guān)系緊密的基因，包括步驟1.1～步驟1.4：

步驟1.1：將基因表達(dá)數(shù)據(jù)分為兩個(gè)矩陣，X矩陣為乳腺癌基準(zhǔn)基因的表達(dá)數(shù)據(jù)，Y矩陣是待篩選的其余乳腺癌相關(guān)基因的表達(dá)數(shù)據(jù)，在X矩陣與Y矩陣中，每一行為一個(gè)基因，每一列為一個(gè)樣本；

步驟1.2：矩陣Y中的向量Y_j依次與X中的向量X_i計(jì)算每個(gè)基因之間的互信息值，Y_j和X_i代表第j個(gè)和第i個(gè)基因的數(shù)據(jù)；

步驟1.3：人工選擇閾值I_sn，若互信息值大于等于I_sn，則向量Y_j對(duì)應(yīng)的基因添加到X矩陣中，并在矩陣Y中刪除，閾值I_sn為動(dòng)態(tài)選擇的數(shù)值，根據(jù)每一輪的互信息結(jié)果，對(duì)每輪的互信息的值大小進(jìn)行排序，I_sn即為當(dāng)前輪中第sn個(gè)閾值，篩選出來互信息值最大的前sn個(gè)基因；

步驟1.4：重復(fù)步驟1.2至1.3，直到矩陣X中的基因數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)定的值M個(gè)；

步驟2：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建：利用步驟1中獲得基因的表達(dá)數(shù)據(jù)矩陣X，通過BNFinder2工具進(jìn)行調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，設(shè)置調(diào)控節(jié)點(diǎn)集合的數(shù)量，評(píng)分函數(shù)為BDE評(píng)分函數(shù)，得到一個(gè)概率網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)代表基因，有向邊代表基因之間的調(diào)控關(guān)系；具體包括步驟2.1～步驟2.3：

步驟2.1：數(shù)據(jù)處理：根據(jù)X矩陣，確定基因個(gè)數(shù)及樣本數(shù)量，并為每個(gè)基因設(shè)定潛在調(diào)控基因；

步驟2.2：設(shè)定基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)及參數(shù)學(xué)習(xí)，采用基于評(píng)分搜索的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法，遍歷所有可能的結(jié)構(gòu)，然后用BDE評(píng)分函數(shù)衡量各個(gè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而找出最好的結(jié)構(gòu)；具體包括步驟2.2.1～步驟2.2.4：

步驟2.2.1：對(duì)于某個(gè)基因，首先獲取該基因的潛在調(diào)控基因及其表達(dá)數(shù)據(jù)；

步驟2.2.2：為基因的每個(gè)潛在調(diào)控節(jié)點(diǎn)賦予權(quán)重；

步驟2.2.3：獲取調(diào)控基因?yàn)榭占幕虻腂DE分?jǐn)?shù)；

步驟2.2.4：遍歷基因的潛在調(diào)控基因的集合，每次遍歷結(jié)果即為該基因的一種調(diào)控結(jié)構(gòu)，計(jì)算該結(jié)構(gòu)的BDE分?jǐn)?shù)，存入到一個(gè)堆棧中，遍歷結(jié)束后，堆棧中留下的為評(píng)分最高的對(duì)應(yīng)的調(diào)控基因的集合，堆棧堆的大小即為設(shè)定的調(diào)控節(jié)點(diǎn)集合的數(shù)量；

步驟2.3：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)結(jié)果整合調(diào)控關(guān)系，得到基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)果；

步驟3：根據(jù)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)果，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)中心性分析，包括節(jié)點(diǎn)的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性，將BNFinder2得到的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，通過Python的擴(kuò)展包networkx計(jì)算各個(gè)基因的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性；

步驟4：取網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性的前N個(gè)數(shù)據(jù)作為為篩選出的相關(guān)基因。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于乳腺癌疾病的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性的前N個(gè)數(shù)據(jù)，N≤10，且矩陣X中的基因數(shù)量MN。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于乳腺癌疾病的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析方法，其特征在于，所述步驟1.3中人工選擇閾值I_sn，其中sn等于需要篩選出來的基因數(shù)量除以需要的輪數(shù)。