癌症基因组遗传和表观遗传数据整合分析

 

                      作者：董华   单位：复旦大学

 

一．本文讲了什么问题？

    癌症是由一系列遗传变异和环境干扰的复杂交互作用引起的，但过去的研究很少关注遗传变异、基因表达和microRNA的变化是怎样整合形成网络一起作用并最终导致一系列复杂表型例如脑瘤的发生；因为整合各种类型的数据、揭示癌症发生的机制仍然是一个难题。

 

二．解决问题的方法

    1.本文以癌症基因组图谱项目（TCGA）里的数据为研究基础，使用Lasso(最小绝对缩减和变量选择)算法结合高斯网络模型来推断基因共表达网络；并对复杂的遗传网络进行分析，研究网络的健壮性及其在遗传和环境干扰下的行为。

 

2. 拷贝数变化（CNV）是基因组上一段区域长度约为1kb~3mb的重复或确实，被认为是癌症发生的重要风险因子，也是通过肿瘤样本和癌旁正常组织样本数据对比来进行分析。

 

 

 

3.

 

 

 

三．本文一些缺点

    不知道SNP、CNV、甲基化位点或miRNA这些在构建网络时是怎么降维的，降维是否有效，降维后能否还原。