【摘要】：乳腺癌是一種對女性健康產生嚴重威脅的惡性腫瘤,目前的診斷及治療效果較差。進一步識別乳腺癌相關的基因對于乳腺癌的治療和診斷精確度的提高具有重大意義。再者,目前生物信息學的方法廣泛地應用于疾病相關基因識別,為實驗提供了重要的理論指導。故本研究基于生物信息學的方法進行乳腺癌相關基因的識別。(1)以乳腺癌為研究對象,將GEO數據庫中表達譜數據集作為數據源。對原始數據進行背景校正、標準化及匯總等預處理操作,隨后利用最大相關最小冗余的特征提取算法和Dijkstra最短路徑算法對乳腺癌相關基因進行預測。然后去隨機因素,最終得到乳腺癌的候選基因。(2)以三陰性乳腺癌為研究對象,我們將GEO數據庫中表達譜數據集作為數據源。同樣方法獲得與三陰性乳腺癌具有最強相關性的候選基因,將這些候選基因與上述從乳腺癌分析中獲得的候選基因取交集,得到最終的三陰性乳腺癌的候選基因。最后對候選基因進行GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。最終篩選出19個與乳腺癌具有最顯著相關性的候選基因。這19個基因其中大部分已被報道與乳腺癌確有直接關系。GO富集分析表明這些基因主要與氧水平和轉錄相關。KEGG富集分析表明這些基因主要富集于前列腺癌路徑、內分泌拮抗和癌癥相關通路。最終得到54個與三陰性乳腺癌相關的基因。這些基因其中大部分已被報道確與乳腺癌有直接的關系,同時其中另一些基因如MAGOH、RPS3、JUN、HCFC1、OGT、PPP1CB、CFTR及ESR1目前少見報道,提示可能是乳腺癌相關的新特異基因,有待實驗驗證。GO富集分析表明這些基因主要與黏附作用和轉錄有關。KEGG富集分析表明這些基因可能與病毒致癌有關。本研究的主要創(chuàng)新點:(1)將基因表達譜和PPI數據進行整合,用PPI網絡的系統(tǒng)生物學方法研究基因表達譜數據。(2)將基因看作特征,基于最大相關最小冗余特征篩選算法以及最短路徑算法篩選出與疾病顯著相關的基因。最后利用GO分析與KEGG富集分析找出這些基因參與最多的信號通路和功能,以此推斷與乳腺癌有關的重要潛在生物學機制和生物途徑。本文為乳腺癌相關的基因識別提供了有效的方法和手段,對乳腺癌的進一步研究提供了一定的理論支持。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R737.9;TP301.6
【圖文】：

前 24 個基因做乳腺癌的候選基因。排除 5 個隨機因素后，基于 R 語言的clusterProfiler 包對剩余 19 個基因進行 GO 富集分析和 KEGG 通路富集分析。2.2.1 芯片數據來源本實驗數據源為 GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）數據庫，是當今最大的、最全面的公共基因表達資源。GEO 全稱為 Gene Expression Omnibus，是一個免費的微陣列數據、下一代測序和其他高通量測序的數據的平臺。該數據庫由美國國家醫(yī)學圖書館國家生物技術信息中心（NCBI）建立和維護，目前公共區(qū)域可獲得大于一百萬數據樣本，并且樣本數量在不斷地增長。GEO 提供的主要的數據有：（1）GSE:原始數據，以此開頭的 ID 號為研究的 ID；（2）GSD：背景校正和歸一化后的數據；（3）GSM：樣本數據，一個 GSE 包含多個 GSM；(4)GPL：芯片平臺描述數據，通常只有同一平臺的數據才可以進行比較。本研究選擇乳腺癌的基因表達譜數據集 GSE9574。該文件包含 29 個樣本文件，其中，14 個樣本來自乳腺癌組織內的上皮細胞，15 個樣本來自正常組織的上皮細胞。

天津大學碩士學位論文首先，運用相對對數（RLE）箱圖的可靠性，如圖 2-2 所示，一個探針組在某個樣本的表達值除以該探針組在所有樣本中表達值的中位數后取對數。箱線圖中間的黑線代表中位數，所有的黑線接近 0 線說明數據是可靠的。然后利用 R中的 limma 包的 RMA 算法對數據進行前處理，即背景校正、標準化和匯總。該算法處理過的數據時經過以 2 為底的對數轉換的。在本研究中，我們將處理前和處理后的結果分別繪制為圖 2-3、圖 2-4。其中圖 2-3 為原始數據，圖 2-4 為 RMA算法預處理完的數據。該數據集來自平臺 GPL96，基于此平臺，我們將陣列號轉換為相對應的基因。由于一個基因對應多個陣列號從而對應多個表達值，故本研究中將多個表達值的均值作為基因的表達值。最后，我們得到 12,437 個基因用來做接下來的處理。

利用最大相關最小冗余算法處理微陣列數據時，在相關和冗余之間的關系中具有最大的權衡性能的特征即為好的特征[31]。最大相關最小冗余方法對于從候選基因中減少冗余并且選擇高準確率的基因子集非常有效。在本研究中我們利用基于 Peng 等的算法和發(fā)布的源代碼改進后所自行開發(fā)的圖形界面軟件來實現，圖 2-5 最大相關最小冗余軟件界面圖 2-6 輸入的表達譜文件

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