基于图像和基因数据整合分析的大脑功能特异性基因特征识别.docx

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基于图像和基因数据整合分析的大脑功能特异性基因特征识别

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王天杰

摘要：在脑科学领域，包含基因和多类图像数据的多模态数据的结合分析在揭示大脑的功能和机理的过程中越来越发挥着重要的作用。本文通过运用统计学中的偏最小二乘回归方法，结合基因数据和两类图像数据，对大脑的功能发育进行了相关分析，并查找文献进行了结果的比较，分析了与大脑功能发育相关的基因，并对功能网络进行了相关分析，得到了可靠的结果。

关键词：偏最小二乘回归（PLS）脑图像基因网络

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2018）28-0200-06

1绪论

人体各个器官中都有人体全部的基因，但是不同器官中基因的表达不同，而且不同的表达与器官的不同功能有关，基因突变会导致基因表达的变化，进而导致相关器官的功能异常。本研究的目的是研究人的不同年龄阶段以及不同脑区的大脑发育与人的全基因表达之间的关系，揭示显著表达的基因在该年龄段或该脑区大脑发育中的作用，即找到与大脑发育显著相关的基因，并认为这些基因的突变更有可能在疾病中扮演重要角色，进而发现如阿兹海默症，精神分裂症，多动症等大脑相关疾病的致病基因与这些基因的高度相关性，为致病基因的发现和疾病的治疗提供参考。为了达到这一目的，本研究需要的数据有涵盖多个年龄段的大脑的结构数据以及人体所有基因在相应年龄段大脑中的表达数据，结构数据主要是大脑皮层的生物数据，如皮层厚度，脑区体积等。

fMRI基于血氧水平依赖（BloodOxygenLevelDependent，BOLD）效应，通过测量局部脑区中脱氧血红蛋白浓度的改变来间接表明大脑神经元的功能活动，主要分为任务态（Task-related）和静息态（Resting-state）[1]。任务态fMRI通过事先设定好的特定任务刺激被试然后检测大脑的反应，但对于一些认知受损或认知尚未发育完成的被试来说完成任务有一定困难。而rs-fMRI不需要执行特殊的任务，只需被试闭上眼睛，大脑清醒但不刻意做任何系统思考，克服了上述缺点[11]。

1.1布罗德曼分区系统

布罗德曼分区最早由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼（KorbinianBrodmann）提出。他的分区系统包括每个半球的52个区域。其中一些区域今天已经被细分，例如23区被分为23a和23b区等。

1.2Destrieux分区系统

Destrieux分区系统是基于脑沟深度的在freesurfer中广泛应用的分割方案。这种划分方案能够自动而精确的定义脑沟和脑回。这种划分方案把大脑的每个半球划分为74个脑区，即共148个脑区。

图1结构分区模板Destrieux

2方法

2.1腦图像数据

本研究所使用的脑图像数据是人脑连接组计划（HCP）的WU-MinnHCPLifespanPilotData数据集中的从不同年龄段的人采集的结构磁共振数据（structureMRI）和静息态功能核磁共振影像数据（rfMRI）[10]。探索人脑是21世纪伟大的科学挑战之一。人类连接体项目（HCP）正在通过阐明脑功能和行为的神经通路来解决这一挑战的一个关键方面。解密这个令人惊讶的复杂接线图将揭示什么使我们成为独特的人类，什么使每个人与所有其他人不同。HCP项目由华盛顿大学，明尼苏达大学和牛津大学（WU-MinnHCP联盟）领导，联盟全面使用最先进的无创神经影像学方法，将目标总数1200名健康成年人的人脑电路进行全面绘制。它将产生并贡献关于脑连通性，大脑连通性与行为的关系，以及遗传和环境因素对脑电路和行为的影响的宝贵信息[2]。该项目对于其数据有专门的处理流程，经数据预处理后用于分析。本数据处理的先决条件是：1，64位Linux操作系统；2）安装FSL（FMRIBSoftwareLibrary）v5.0.6；3）安装FreeSurferversion5.3.0-HCP；4）安装ConnectomeWorkbenchversion1.0；5）安装HCPversionofgradunwarpversion1.0.2。6）安装HCP-pipelines。安装完成后，设置好工作路径和环境变量，然后开始处理数据。

结构预处理：Prefreesurfer：为每个人生成自己的未失真的本地结构体积空间，对齐T1w和T2w图像，进行偏置场矫正，把每个人自己的本地结构体积空间融合到标准体积空间中。本地结构体积空间有每个人大脑各个结构的体积和面积等数据，是对每个人的大脑最逼真的体现，而标准体积空间是为了同时研究不同人的大脑，使他们具有可比性，把他们都对齐到标准体积空间中。该部分的第一步是MR梯度