[发明专利]一种基于乳腺癌疾病的调控网络构建及分析方法

摘要

本发明提出一种基于乳腺癌疾病的基因调控网络构建及分析方法，流程包括：乳腺癌相关基因初步筛选；基因调控网络的构建；根据基因调控网络结果，进行节点中心性分析，包括节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性；取网络节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性的前N个数据作为为筛选出的相关基因；在人类基因中有效地筛选出了乳腺癌相关基因，从而建立与乳腺癌疾病相关的基因调控网络，并通过节点中心性分析得到重要基因，可以促进从基因学的角度对乳腺癌疾病的研究，为找到干预乳腺癌疾病发生的有效途径奠定基础。

主权项

1.一种基于乳腺癌疾病的基因调控网络构建及分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：乳腺癌相关基因初步筛选：将乳腺癌基因分为基准基因、相关基因与筛选出的相关基因，基准基因指现有技术中已经认定与乳腺癌疾病有关系的基因，相关基因指除基准基因以外所有基因，筛选出的相关基因指用本申请的方法筛选出与乳腺癌疾病关系紧密的基因，包括步骤1.1～步骤1.4：步骤1.1：将基因表达数据分为两个矩阵，X矩阵为乳腺癌基准基因的表达数据，Y矩阵是待筛选的其余乳腺癌相关基因的表达数据，在X矩阵与Y矩阵中，每一行为一个基因，每一列为一个样本；步骤1.2：矩阵Y中的向量Yj依次与X中的向量Xi计算每个基因之间的互信息值，Yj和Xi代表第j个和第i个基因的数据；步骤1.3：人工选择阈值Isn，若互信息值大于等于Isn，则向量Yj对应的基因添加到X矩阵中，并在矩阵Y中删除，阈值Isn为动态选择的数值，根据每一轮的互信息结果，对每轮的互信息的值大小进行排序，Isn即为当前轮中第sn个阈值，筛选出来互信息值最大的前sn个基因；步骤1.4：重复步骤1.2至1.3，直到矩阵X中的基因数量达到预设定的值M个；步骤2：基因调控网络的构建：利用步骤1中获得基因的表达数据矩阵X，通过BNFinder2工具进行调控网络构建，设置调控节点集合的数量，评分函数为BDE评分函数，得到一个概率网络，网络节点代表基因，有向边代表基因之间的调控关系；具体包括步骤2.1～步骤2.3：步骤2.1：数据处理：根据X矩阵，确定基因个数及样本数量，并为每个基因设定潜在调控基因；步骤2.2：设定基因调控网络结构的结构学习及参数学习，采用基于评分搜索的结构学习方法，遍历所有可能的结构，然后用BDE评分函数衡量各个结构，进而找出最好的结构；具体包括步骤2.2.1～步骤2.2.4：步骤2.2.1：对于某个基因，首先获取该基因的潜在调控基因及其表达数据；步骤2.2.2：为基因的每个潜在调控节点赋予权重；步骤2.2.3：获取调控基因为空集的基因的BDE分数；步骤2.2.4：遍历基因的潜在调控基因的集合，每次遍历结果即为该基因的一种调控结构，计算该结构的BDE分数，存入到一个堆栈中，遍历结束后，堆栈中留下的为评分最高的对应的调控基因的集合，堆栈堆的大小即为设定的调控节点集合的数量；步骤2.3：根据网络的学习结果整合调控关系，得到基因调控网络结果；步骤3：根据基因调控网络结果，进行节点中心性分析，包括节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性，将BNFinder2得到的基因调控网络，通过Python的扩展包networkx计算各个基因的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性；步骤4：取网络节点的度中心性，接近中心性，中介中心性和特征向量中心性的前N个数据作为为筛选出的相关基因。