Network diffusion methods for omics big bio data analytics and interpretation with application to cancer datasets

Matteuzzi, Tommaso (2017) Network diffusion methods for omics big bio data analytics and interpretation with application to cancer datasets. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Fisica [LM-DM270]
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Abstract

Nella attuale ricerca biomedica un passo fondamentale verso una comprensione dei meccanismi alla radice di una malattia è costituito dalla identificazione dei disease modules, cioè quei sottonetwork dell'interattoma, il network delle interazioni tra proteine, con un alto numero di alterazioni geniche. Tuttavia, l'incompletezza del network e l'elevata variabilità dei geni alterati rendono la soluzione di questo problema non banale. I metodi fisici che sfruttano le proprietà dei processi diffusivi su network, dei quali mi sono occupato in questo lavoro di tesi, sono quelli che consentono di ottenere le migliori prestazioni. Nella prima parte del mio lavoro, ho indagato la teoria relativa alla diffusione ed ai random walk su network, trovando interessanti relazioni con le tecniche di clustering e con altri modelli fisici la cui dinamica è descritta dalla matrice laplaciana. Ho poi implementato un tecnica basata sulla diffusione su rete applicandola a dati di espressione genica e mutazioni somatiche di tre diverse tipologie di cancro. Il metodo è organizzato in due parti. Dopo aver selezionato un sottoinsieme dei nodi dell'interattoma, associamo ad ognuno di essi un'informazione iniziale che riflette il "grado" di alterazione del gene. L'algoritmo di diffusione propaga l'informazione iniziale nel network raggiungendo, dopo un transiente, lo stato stazionario. A questo punto, la quantità di fluido in ciascun nodo è utilizzata per costruire un ranking dei geni. Nella seconda parte, i disease modules sono identificati mediante una procedura di network resampling. L'analisi condotta ci ha permesso di identificare un numero consistente di geni già noti nella letteratura relativa ai tipi di cancro studiati, nonché un insieme di altri geni correlati a questi che potrebbero essere interessanti candidati per ulteriori approfondimenti.Attraverso una procedura di Gene Set Enrichment abbiamo infine testato la correlazione dei moduli identificati con pathway biologici noti.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Matteuzzi, Tommaso
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum E: Fisica applicata
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Network Diffusion,Disease Module,Random Walk,Gene Prioritization
Data di discussione della Tesi
23 Giugno 2017
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