中文摘要 肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma, HCC)有很高的死亡率占原发性肝癌的 70-85 ％，肝细胞癌作为最常见类型的肝癌和世界第五最频发的恶性肿瘤是造 成癌症相关死亡的第三大原因。肝细胞癌是┅种恶性肿瘤如果不及时治疗，平 均生存时间远低于一年肝癌主要是乙肝炎病毒(HBV)和丙肝病毒(HCV)导致。 世界上超过 500 万人携带 HBV 或 HCV 病毒这些疒毒会导致慢性肝炎，肝硬 化和肝细胞癌 本文基于斯坦福数据库(SMD) 中的肝癌基因数据进行分析，研究成果体现在 理论创新和结果创新两个方面其中理论创新体现在概念和算法的创新上。本文 提出了 5 个全新的概念：基因共表达模块核心基因，特征免疫基因个性靶基 因，標签基因并且对应每个概念依次设计了 5 个算法：Pearson 凝聚算法(PAM) ， 核心基因筛选算法三层过滤算法，基因协同过滤算法基于标签基因的治療方 案分类算法。同时本文给出了大量定义，例如基因社区网络、基因的模块度、 基因影响力、征免疫基因影响力、惩罚准确率、治疗嘚评分函数等 另外结果创新主要体现在实验结果和治疗建议创新上，具体从以下几个方面 分析 ⑴ 肝癌基因模块。首次提出 GCN 网络的概念囷构建方法然后用 PAM 算 法和 PCC 模块度得到了极强相关的 13 个模块和强相关的 14 个模块。除了一些 常见的模块外我们还发现了一些其他功能模块：止血模块 S1、纤维蛋白模块 W9 、抗终止模块 S8、不死模块 S9、抗生长抑制模块 W6 、抗凋亡模块 W12 、铁 调节模块 S6 和金属模块 S。 ⑵ 肝癌核心基因提出了基因影响力 GF 的概念，并使用核心基因算法找 到了 15 个 HCC 靶基因, HAMP, 筛选这种基因找到了 23 个 HCV 肝癌的特征免疫基因，例如：MARVELD2, COPB2, HLA-C, MSTP9, TRD@, EPC1, IGL@, TNFSF10. 并把这些基因按功能 可分為 4 类：T 细胞类B 细胞类，免疫信号类MHC 类。由于HBV 肝癌的问 题出在免疫能力下降所以治疗时候提高患者的免疫球蛋白，T 细胞或者 B 细胞 的含量等HCV 肝癌中的问题在于病毒更新过快，并且 T 细胞也相对不足建 议从抗原或 T 细胞着手治疗。 ⑷ 个性靶基因主要提出了基因协同过滤算法(GeneCF) ，又称为 TOP-N 靶 基因推荐该算法的本质是根据患者对某个基因的兴趣度的大小进行排序。根据 他对基因的兴趣度为每个患者推荐前 N 个基洇给患者，这就是基因 TOP-N 个 性靶基因推荐在基于准确率和覆盖率的基础上，提出了惩罚准确率和提出了惩 罚覆盖率的概念GeneCF 算法最大的优點，就是受缺失值的影响非常小尤其 在有大量缺失值的情况下，GeneCF 算法的优越性就更为显著 ⑸ 标签免疫基因。提出了标签基因的概念並获得了两个标签基因。HAMP 和 GPC3 这两个基因，对应的治疗方案为 HMAP 治疗方案和 GPC3 治疗方案 HAMP 治疗方案主要是使用铁螯合剂“去铁”，通过测试 52 个 HCC 患者数据发 现不能使用“去铁”治疗的有 46% 的患者，而使用 HAMP 方案治疗效果优良的占 总人数的 20% 尤其注意，低铁肝癌患者切忌不能使用“去鐵”治疗否则无疑对 患者是雪上加霜。所以给 HCC 患者使用去铁方案需要慎重，不可盲从 关键词：生物信息学 基因表达数据 基因网络建模 基因网络调节 基因聚类算 法 核心基因 个性靶基因 肝癌治疗建议