目的:膽管癌是起源于膽管上皮細(xì)胞的惡性腫瘤。膽管癌患者早期常無臨床癥狀,隨著疾病的進(jìn)展,可出現(xiàn)腹部不適、乏力、惡心、黃疸、發(fā)熱等癥狀。血清學(xué)檢查方面,在出現(xiàn)膽道梗阻時,肝功能檢查可有膽紅素、ALP和GGT升高,轉(zhuǎn)氨酶可輕度升高。由于膽管癌起病隱匿,多數(shù)患者早期無癥狀或無特異性癥狀,這對膽管癌的早期診斷提出了極大的挑戰(zhàn)。加之很多患者對疾病的認(rèn)識少、意識差,上述因素使得膽管癌的病人早期發(fā)現(xiàn)率低,大部分發(fā)現(xiàn)后均屬于晚期,失去了手術(shù)治療時機(jī),只能采取一些保守的治療方法,嚴(yán)重影響患者的預(yù)后和生活質(zhì)量。因此,此次研究旨在尋找膽管癌患者樞紐基因,以便指導(dǎo)對高危人群進(jìn)行篩查及對膽管癌患者進(jìn)行靶向治療。方法:此次研究通過檢索癌癥基因組數(shù)據(jù)庫（TCGA）,下載膽管癌的基因表達(dá)數(shù)據(jù)（包括RNA-seq count、FPKM）及臨床數(shù)據(jù),其中包括33個為癌癥組織樣本、8個為癌旁組織樣本。我們將基因樣本分為腫瘤組織及癌旁組織樣本,并通過edge R包對基因表達(dá)數(shù)據(jù)（RNA-seq count）進(jìn)行差異表達(dá)基因篩選以去除低表達(dá)和無差異的基因。將下載的RNA-seq FPKM列表與上一步驟所得差異基因比對并取交集,... 

【文章來源】：河北醫(yī)科大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

WGCNA基本過程

15色）連有大量邊（即網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點）。軟閾值的選擇標(biāo)準(zhǔn)為使得每個基因網(wǎng)中包含的基因之間的連接服從無尺度網(wǎng)絡(luò)分布即連接數(shù)為k的概率p(k)與k的n次方成反比，即p(k)~k-r。在實際應(yīng)用中研究者通過選擇加權(quán)系數(shù)來逼近無尺度網(wǎng)絡(luò)分布，使之滿足如下條件：連接節(jié)點個數(shù)的對數(shù)(log(k))與此節(jié)點出現(xiàn)概率的對數(shù)值(log(p(k)))為負(fù)相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)R2≧0.8)，同時，不同模塊中的基因的平均連接度相對較高。選擇合適的power值，對相關(guān)矩陣進(jìn)行冪指數(shù)加權(quán)運算得到鄰接矩陣。隨后將鄰接矩陣轉(zhuǎn)換成拓?fù)渚仃?[ωij]。基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基礎(chǔ)為節(jié)點的相異程度，轉(zhuǎn)化公式為dij=1-ωij。以基因之間的拓?fù)湎喈惥仃嘾ij為基本元素構(gòu)建分層聚類樹(hierarchicalclusteringtree)，聚類樹的不同分支代表不同的基因模塊。靜態(tài)剪切樹和動態(tài)剪切樹是兩種構(gòu)建聚類樹算法。靜態(tài)剪切樹是通過定義一個固定的高度將群集分支，該方法識別群集的準(zhǔn)確度不高。而動態(tài)剪切算法基于樹狀圖的分支形狀，它可挖掘得到靜態(tài)剪切無法檢測出的基因模塊，更重要的是，用動態(tài)剪切算法鑒定出的基因網(wǎng)絡(luò)以往的生物實驗結(jié)果比較一致[5]。所以，我們常常采用動態(tài)剪切算法劃分基因模塊。圖2隨機(jī)與無尺度網(wǎng)絡(luò)Fig.2Randomandscale-freenetworks基因模塊劃分后，我們可以將其與臨床特征相聯(lián)系，挑選出與其相關(guān)模塊。為了了解各模塊基因網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的關(guān)鍵節(jié)點，我們需要篩選篩選樞紐基因。樞紐基因是指在一個模塊中連通性最高的一系列基因，它們在基因網(wǎng)絡(luò)調(diào)控中起到?jīng)Q定性作用并且決定了整個模塊的特征。目前，篩選樞紐基因的方法有多種。在本次研究中，我們采用三種應(yīng)用較廣泛的方法，其

19圖4基因差異分析火山圖Fig.4volcanicmapofdifferentiallyexpressedgenes3.去除離群樣本將下載的基因FPKM列表與上一步驟所得差異基因比對并取交集，獲取差異基因的FPKM進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)分析。由于臨床數(shù)據(jù)中有6個樣本TNM分級數(shù)據(jù)缺失，繼續(xù)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析前先將其剔除。為保證網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的結(jié)果可靠，首先需去除離群的樣本數(shù)據(jù)。擬通過不斷去除IAC平均值較小的樣本，直到剩余樣本的聚類樹無明顯離群樣本。我們將計算得到的IAC值繪制成直方圖，其平均IAC值為0.79，如圖5/Fig.5。我們將numbersd設(shè)置為-2.5，篩選并去除離群樣本。本次試驗數(shù)據(jù)中，numbersd值無低于閾值的樣本，圖6/Fig.6。最后，我們對35個樣本進(jìn)行聚類分析，如圖7/Fig.7。圖橫坐標(biāo)為各樣本名，縱坐標(biāo)為樣本間相異程度。綜上，35樣本中無明顯離群樣本。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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