目的 建立基于代谢通路信息校正的混合效应模型,通过模拟实验评价模型筛选动态代谢标志物的效果,为动态代谢组学生物标志物筛选提供方法.方法 通过条件自回归模型,利用代谢物在通路中的位置关系,结合一阶自回归模型,建立基于代谢通路信息校正的混合效应模型并进行模拟研究;利用模型实现代谢标志物相关关系和时间因素的拟合,结合处理因素回归系数的95％可信区间获得动态代谢标志物.结果 建立了基于代谢通路信息校正的混合效应模型;在各种模拟条件下,模型对动态代谢标志物的筛选均有较高灵敏度,特异度以及准确率;动态时间点数和代谢物自身噪声水平对模型的灵敏度有较大影响;通过模拟实验发现时间点数大于5时模型已有较高的拟合精度;样本量是影响模型拟合效果的重要因素,当样本量大于30时,模型筛选差异标志物的灵敏度已大于90％.结论 基于通路信息校正的混合效应模型,能够很好地应对动态代谢组学数据分析的各种复杂情况,是动态代谢组生物标志物筛选研究的可选方法之一.

目的 利用联合稀疏典型相关方法进行泛癌拷贝数变异(CNVs)与mRNA数据融合分析,探讨拷贝数对基因表达的影响,识别分子机制的同质性和特异性,为癌症的分子机制研究提供依据.方法 通过联合稀疏典型相关方法进行泛癌CNVs和mRNA数据融合分析,提取泛癌中共存CNVs及其相关的mRNA建立相关模块;在此基础上利用联合稀疏精确矩阵估计算法筛选具有直接关系的CNVs-mRNA对,并分析CNVs与不同肿瘤分期的相关性.结果 提取的相关模块中CNVs和mRNA变量数分别为195和177个,其中13个mRNA存在于全部癌症,38个mRNA特异性存在于单一癌症中;共筛选出16对具有直接相关关系的CNVs-mRNA对,包括11个CNVs位点,对应基因EYA2、NNAT已在多种癌症中被发现;相关性检验显示全部11个基因拷贝数与结肠癌的T、N期,肾透明细胞癌的T、M期,浸润性乳腺癌的T期相关.结论 CNVs-mRNA相关关系在泛癌间存在同质性和特异性,同质性关系可用于识别泛癌药物作用靶点,特异性关系可以为研究癌症遗传变异对基因表达的特异性影响提供线索;CNVs-mRNA直接相关对中部分基因拷贝数与肿瘤分期相关,相应CNVs可能对基因表达有较强影响.

目的 探索基于压缩感知理论变量筛选方法在小样本量蛋白质组学研究中应用的效果和特点,为小样本量的蛋白质组学的变量筛选提供更灵敏、可靠的方法.方法 模拟实验比较基于CS理论的变量筛选方法与偏最小二乘(PLS)及随机森林(RF)筛选变量的能力,通过灵敏度、特异度及平衡准确度评价其变量筛选效果;利用CS变量筛选方法筛选非小细胞肺癌两亚型组(腺癌和鳞状细胞癌)的差异蛋白.结果 模拟实验表明,CS理论的变量筛选方法在样本量较小时具有较好的变量筛选效果,灵敏度、特异度及平衡准确度均较高;利用基于CS理论的变量筛选方法筛选,获得肺腺癌和鳞状细胞癌间差异表达蛋白22种,被证明是肺腺癌和鳞状细胞癌间有差异的蛋白为:Cytokeratin 6A、Cytokeratin 6B、Cytokeratin 6C、PKP1、P63、MCT1.结论 基于CS理论的变量筛选方法在样本量特别少时,筛选变量的效果优于PLS和RF,更适用于小样本蛋白质组学数据变量筛选研究.