發(fā)布時間：2018-05-03 03:20

  本文選題：肺腺癌 + 加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析�。� 參考：《北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院》2017年博士論文

【摘要】：背景與目的肺腺癌(Lung adenocarcinoma,LUAD)是最為多發(fā)的腫瘤之一,其發(fā)病率及死亡率在我國及全世界均居前列。研究肺腺癌的分子機(jī)制對于早期診治及預(yù)后改善具有重要意義。本研究意在使用網(wǎng)絡(luò)分析的方法分析肺腺癌基因表達(dá)譜,以期獲得與臨床特性及生存時長有顯著關(guān)系的基因模塊,并對模塊基因進(jìn)行進(jìn)一步挖掘。方法本研究使用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析(Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)的方法,對56例LUAD腫瘤樣本的3513個基因的表達(dá)譜構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)(網(wǎng)絡(luò)A)進(jìn)行分析,構(gòu)建基因模塊并驗證其與腫瘤TNM分期,病理分級以及生存數(shù)據(jù)的相關(guān)性;對56例LUAD腫瘤樣本及相應(yīng)的正常組織樣本,構(gòu)建聯(lián)合加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)(網(wǎng)絡(luò)B)并分析其3513個基因的表達(dá)譜,構(gòu)建基因模塊并驗證其與樣本種類的相關(guān)性;將網(wǎng)絡(luò)A及網(wǎng)絡(luò)B聯(lián)合,分析其基因模塊重合度,并對重合度高的兩對基因模塊內(nèi)的基因進(jìn)行Gene Ontology及KEGG通路分析。結(jié)果WGCNA算法在網(wǎng)絡(luò)A中劃分出12個基因模塊,其中1個與患者腫瘤M分期呈中等強(qiáng)度顯著相關(guān)(R20.4,p0.001);經(jīng)Cox回歸生存分析發(fā)現(xiàn),其中4個與患者發(fā)生死亡事件的風(fēng)險顯著相關(guān)(p0.05)。在網(wǎng)絡(luò)B中劃分出13個基因模塊,其中9個均與樣本種類呈強(qiáng)相關(guān)(R20.8,p0.001)。對高重合度的兩對基因模塊,其Gene Ontology及KEGG通路分析均顯示有若干生物過程、分子功能及細(xì)胞組分的詞條明顯富集,提示同一基因模塊對中的蛋白編碼基因及長非編碼RNA基因在相應(yīng)方面可能具有相似性。結(jié)論本研究表明WGCNA所劃分的基因模塊具有生物學(xué)意義,且聯(lián)合臨床及樣本信息亦能驗證模塊的臨床意義,能夠作為探索LUAD的分子機(jī)制,發(fā)現(xiàn)潛在的基因生物標(biāo)志物的方法學(xué)工具。
[Abstract]:Background & objective Lung adenocarcinoma LUADA is one of the most frequent tumors, and its morbidity and mortality are among the highest in China and the world. It is important to study the molecular mechanism of lung adenocarcinoma for early diagnosis, treatment and prognosis improvement. The purpose of this study is to analyze the gene expression profile of lung adenocarcinoma by network analysis, in order to obtain the gene module which has significant relationship with clinical characteristics and survival time, and further excavate the gene of the module. Methods in this study, a weighted gene co-expression network analysis method was used to analyze the expression profiles of 3513 genes in 56 cases of LUAD tumors. The gene modules were constructed and their association with tumor TNM staging was verified. The correlation of pathological grading and survival data, 56 cases of LUAD tumor samples and corresponding normal tissue samples, constructed a combined weighted gene coexpression network (network B) and analyzed the expression profiles of 3513 genes. Construct the gene module and verify its correlation with the sample type; combine network A and network B to analyze the coincidence degree of the gene module, and analyze the Gene Ontology and KEGG pathway of the two pairs of genes in the gene module with high overlap. Results the WGCNA algorithm was divided into 12 gene modules in network A, one of which was significantly correlated with tumor M stage (R20.4p0.001), 4 of which were significantly correlated with the risk of death events by Cox regression analysis (P 0.05). In network B, 13 gene modules were divided, of which 9 were strongly correlated with the sample species R20.8p0.001. For the two pairs of gene modules with high coincidence degree, the Gene Ontology and KEGG pathway analysis showed that there were several biological processes, and the terms of molecular function and cell components were obviously enriched. It is suggested that the protein encoding genes and the long non-coding RNA genes in the same gene module pair may be similar in the corresponding aspects. Conclusion this study indicates that the gene modules divided by WGCNA have biological significance, and the combination of clinical and sample information can also verify the clinical significance of the modules, which can be used as molecular mechanisms to explore the LUAD. Methodological tools for identifying potential genetic biomarkers.
【學(xué)位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R734.2

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本文編號：1836750