目的:前列腺癌(prostate cancer)是世界范圍內(nèi)最常見的惡性腫瘤之一,而在我國的男性前列腺癌發(fā)病率及死亡原因雖不及歐美國家,但隨著社會、經(jīng)濟的發(fā)展,也呈現(xiàn)逐年上升的趨勢,時刻威脅著男性健康。研究表明前列腺癌的發(fā)生是受到多因素、多基因共同作用的結(jié)果,但我們對于其涉及的機制認識甚少。伴隨著高通量微陣列雜交技術(shù)和測序技術(shù)的快速發(fā)展,大量的基因數(shù)據(jù),生物信息迅速膨脹。而NCBI的GEO數(shù)據(jù)庫是世界上最大的儲存高通量分子數(shù)據(jù)的公共數(shù)據(jù)庫。本研究將對GEO數(shù)據(jù)庫現(xiàn)有的基因數(shù)據(jù)進行深度發(fā)掘分析,以期尋找前列腺癌發(fā)生的關(guān)鍵基因及新的治療靶點。材料方法:根據(jù)標準流程對GEO中芯片數(shù)據(jù)進行收集處理、整合,對芯片數(shù)據(jù)進行歸一化校正,用已編制好的R語言程序進行分析,結(jié)果以熱圖(pheatmap)、火山圖(Volcano Plot),聯(lián)合蛋白-蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)圖(Protein protein interaction network,PPI)等表示并聯(lián)合GO富集及KEGG信號通路分析。差異基因的判斷標準:1、表達量差異在2倍以上或者0.5倍以下,2、P0.05。結(jié)果:本次檢測樣本中共存在328個表達差異基因,其中表達上調(diào)的基因有233個,表達下調(diào)的基因有95個。通過熱圖及火山圖分析進一步縮小候選基因的范圍,并通過GO富集及KEGG通路分析、STRING在線工具對差異基因及通路、其編碼的蛋白分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)差異蛋白及編碼其的基因主要集中在RND3、CAV2、CAV1、CALM1、FLNA等22個基因上。再對這些關(guān)鍵基因進行文獻挖掘發(fā)現(xiàn),FLNA基因可能與前列腺癌的發(fā)生相關(guān)。結(jié)論:前列腺癌的發(fā)生發(fā)展、轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的過程脫離不了細胞增殖周期的相關(guān)基因異�；罨⒓毎じ郊耙菩泄δ芟嚓P(guān)基因的表達異常等因素。我們通過GEO數(shù)據(jù)庫進行芯片數(shù)據(jù)檢索并系統(tǒng)的分析正常前列腺組織與前列腺癌組織之間的差異基因發(fā)現(xiàn),FLNA、DLX2等基因與前列腺癌的發(fā)生關(guān)系密切,為深入研究前列腺癌的發(fā)病機制提供新的潛在基因位點。而GEO數(shù)據(jù)庫分析作為一種具有樣本量大、費用小、分析較為簡單的芯片篩選,通過各種不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析手段,可以為更多的人進行大規(guī)模的癌基因組學(xué)研究以及基于基因組學(xué)的后續(xù)研究提供借鑒及基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：廣西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R737.25
【部分圖文】：

圖 1.對原始芯片數(shù)據(jù)進行歸一化2.3.2 前列腺癌差異表達基因在對芯片的原始數(shù)據(jù)進行中位數(shù)校正后，利用 limma 對前列腺癌組織與正常前列腺組織進行基因表達量差異分析。差異基因的判斷標準： 1、表達量差異在 2 倍以上或者 0.5 倍以下， 2、P < 0.05。熱圖能更為直觀的顯示了各個樣本中不同基因的表達水平，每個小方格代表著每個基因，并通過顏色及亮度表示這個基因表達量差異的大小，紅色越亮代表基因表達水平上升水平越高，綠色越亮代表基因表達水平下降越低。每行表示每個基因在不同樣本中的表達量，每列表示在一個樣本中所有基因的表達量情況。我們由圖 2 可以看出正常前列腺組織與前列腺癌組織間的基因表達譜存在差異，且符合差異基因判斷條件的基因數(shù)目較

軟件標準化處理樣本數(shù)據(jù)的熱圖（以2倍視為差異）

20圖 3.excel 軟件處理樣本數(shù)據(jù)的火山圖我們選取這部分包含表達量差異在 4 倍以上或者 0.25 倍以下的差制作熱圖（圖 4），可以發(fā)現(xiàn)正常前列腺組織與前列腺癌組織在所選的表達量均有明顯差異。表達量差異明顯的基因共有 28 個，其中前組織較正常前列腺組織中表達量上升的有 21 個，表達量下降的 7 個）。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號：2860312