Хорт хавдрыг идэвхжүүлэгч сүлжээг илрүүлэх оновчлолд суурилсан аргууд
Салбар : Байгалийн шинжлэх ухаан
Улсын дугаар : 3564
Хамгаалсан он : 2015
Түлхүүр үг : Хавдрын үед идэвхжидэг генийн сүлжээ, гүдгэр оптимизацийн бодлого, граф хайлтын аргууд, статистик граф үнэлгээний аргууд, хавдар үүсгэгч генетик өөрчлөлт, мутац.
Аннотаци
Хавдартай холбогдож үүсдэг генетик өөрчлөлтүүдийн системтэй судалгаа нь хавдрын үүсэл дархалтын явцыг олж тогтооход түүний биологийн зарчмыг ойлгоход туслахын зэрэгцээ хавдрын оношлогоо цаашилбал түүний эмчилгээний зорилго чиглэлийг тодорхой болгоход чухал ач холбогдолтой. Хорт хавдрын үүсэлт, тархалтын явцад зарим төрлийн онцгой генүүд голлох үүрэгтэйгээр оролцож тэдгээрийн хоорондын хамаарлууд нь онцгой төрлийн сүлжээ үүсгэн, эсийн бүтцийг өөрчилснөөр хавдар үүсэх тархах нөхцөл бүрэлддэг. Эдгээр генүүдийн сүлжээг илрүүлснээр хорт хавдрын биологийн шинж чанар үйл явцын зарчмыг ойлгох тэгэснээр хавдрыг эхэн үед нь цаг алдалгүй илрүүлэх цаашилбал эмчилгээний зорилго чиглэлийг тодорхой болгоход чухал ач холбогдолтой.
Энэхүү диссертацын судалгааны хүрээнд бид хавдрын үед идэвхижиж байгаа биологийн молекулуудын генетик өөрчлөлтүүдийн онцгой сүлжээг илрүүлэх болон энэхүү сүлжээнд голлох үүрэгтэй оролцож байгаа сүлжээний гол тоглогч мутацыг илрүүлэх гэсэн хоёр үндсэн асуудлыг авч үзсэн. Энэхүү асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд бид математик загварчлал ашиглан хавдрын үед идэвхжиж байгаа биологын процесс, генетик өөрчлөлтүүдийг хоорондын хамаарлыг ститистик граф үнэлгээний аргаар олж генийн сүлжээг байгуулсан. Энэхүү сүлжээн дээр анализ хийхийн тулд сүлжээний загварыг дискрет болон глобал оптимизацийн бодлого хэлбэртэйгээр томъёолж бодсон.
Судалгааны ажлын эхний хэсэгт бид хавдрын үед идэвхижиж байгаа генийн сүлжээг илрүүлэх Weighted Maximum Clique Method (WMAXC) аргыг дэвшүүлж үр дүнтэйг симуляцын аргаар батлахын зэрэгцээ эмэгтэйчүүдийн дунд түгээмэл тохиолддог умайн хүзүүний хавдар болон эрчүүдэд түгээмэл тохиолддог түрүү булчирхайн хавдруудын өгөгдлийн сангууд дээр анализ хийж зарим онцгой сүлжээг илрүүлсэн. Энэхүү үр дүнгүүд нь хавдрын сүлжээг илрүүлэхээр хөгжүүлсэн өмнө аргачлалуудтай харьцуулахад давуу үр дүнг үзүүлсэн.
Үнэндээ хавдрыг идэвхжүүлж байгаа сүлжээний генетик өөрчлөлүүдийн дотор зарим онцгой генүүдийн хувьд үүссэн онцгой мутацууд нь уг сүлжээний идэвхжлийг удирдаж явуулж байдаг бөгөөд ийм өөрчлөлт мутацуудыг хавдрын жолоодогчид буюу cancer-drivers гэж нэрлэдэг. Ийм мутацуудыг илрүүлснээр хавдрыг илрүүлэх болон эмчлэх үндсэн зорилго болгодог.
Диссертацын судалгааныхаа хоёрдугаар хэсэгт бид ийм онцгой мутацуудыг илрүүлэх арга алгоритм боловсруулах зорилго тавьсан. Бид Dominant Effect of Drivers (DEOD) аргыг дэвшүүлсний зэрэгцээ уг аргийн үр дүнтэй болохыг симуляцын болон хөхний хавдрын бодит өгөгдөлүүд дээр туршиж үзүүлсэн.
Энэхүү судалгааны хүрээнд дэвшүүлсэн аргуудыг турших зорилгоор бид нөхцөлт дархалттай санамсаргүй өгөгдлүүдийг гаргаж авах шинэ схем дэвшүүлсэн.
Зохиогч
Боловсролын доктор(PhD)
Бүтээлийн тоо : 1
Ишлэгдсэн тоо : 0
