数据挖掘算法揭示多发性硬化症相关基因TNFSF10和Ccr3

"这篇硕士学位论文主要探讨了应用数据挖掘算法来研究多发性硬化症的基因表达谱，旨在发现与这种疾病相关的关键基因。作者郭貔在导师李克教授的指导下，进行了深入的研究，通过对比两个不同的数据集，确定了TNFSF10和Ccr3这两个基因可能与多发性硬化症有密切关联。" 多发性硬化症是一种复杂的神经退行性疾病，其发病机制涉及到多种基因和环境因素。在本研究中，郭貔运用数据挖掘技术，这是一种从大量数据中提取有用信息的有效方法，对于理解和解析复杂的基因表达数据具有重要作用。通过对两个独立数据集的分析，研究者识别出了8个和23个可能与多发性硬化症相关的基因，而TNFSF10是这两个数据集中的共同基因。 基因TNFSF10，全称为肿瘤坏死因子超家族成员10，参与了细胞因子激活和信号转导激活的过程，这些过程在免疫调节和细胞凋亡中起着关键作用。因此，它的异常可能影响到免疫系统的正常功能，从而导致多发性硬化症的发生。同时，基因Ccr3也被发现与多发性硬化症高度相关，它可能参与了包括信号传导、细胞凋亡和炎性反应在内的生物过程，这些过程在疾病的发展中同样重要。 通过使用GeneCard生物信息数据库，研究者进一步确认了这两个基因的功能和疾病关联性。此外，论文还提出了一个支持向量机（SVM）模型作为分类性能最佳的疾病样本分类器，这为多发性硬化症的早期诊断和治疗提供了潜在的工具。最后，基于整个研究框架，设计了一个名为cMS的界面操作软件，方便未来对这类数据的进一步分析。 数据挖掘在揭示多发性硬化症的基因表达模式中发挥着关键作用，不仅可以帮助识别疾病相关基因，而且能为理解疾病机制和开发新的治疗策略提供有价值的信息。通过这种方法，TNFSF10和Ccr3被鉴定为重要的研究对象，它们在多发性硬化症的病理过程中可能扮演了关键角色。