[发明专利]一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络模型构建方法和应用

摘要

本发明提供了一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络研究方法，属于癌症的生物信息学分析技术领域，所述方法包括以下步骤：1)筛选癌症组织样本与正常组织样本的差异显著的SNP位点数据；2)用xgboost法分别分析癌症组织样本与正常组织样本获得差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据；3)以差异显著的SNP位点数据、基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据分别为一层，用最大信息系数法MIC分析两两之间的关联关系；4)获得由SNP位点‑基因表达数据‑miRNA数据‑蛋白质数据之间的多层网络关联关系。所述方法能准确分析肿瘤标志物。

主权项

1.一种癌症相关SNP、基因、miRNA和蛋白质相互作用的多层网络模型构建方法，包括以下步骤：1)将癌症组织样本与正常组织样本的全基因组数据进行全基因组关联分析获得SNP位点数据，并从SNP位点数据中筛选差异显著的SNP位点数据；2)用xgboost法分别分析癌症组织样本与正常组织样本的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据获得差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据；3)以步骤2)获得的差异显著的基因表达数据、miRNA数据和蛋白质数据分别为一层，用最大信息系数法分别分析各层层内数据的关联关系以及任意两层间数据的关联关系；4)以步骤1)中获得的差异显著的SNP位点数据为一层，将所述差异显著的SNP位点数据与步骤3)中的差异显著的基因表达数据层进行关联获得SNP位点与基因表达数据层之间的关联关系；从而获得由SNP位点‑基因‑miRNA‑蛋白质之间的多层网络关联关系；步骤3)中所述关联关系的确定为计算关联系数，若关联系数MIC≥0.5则确定关联关系；步骤4)中所述差异显著的SNP位点数据与步骤3)中差异显著的基因表达数据层关联关系的确定为当所述差异显著的SNP位点位于差异显著的基因内部时，确定关联关系；步骤1)与步骤2)之间无时间顺序限定。