目的:本實驗對人肝癌基因芯片Series GSE40367進行分析,通過生物信息學(xué)等方法,篩選出差異表達的肝癌基因,并進行生物學(xué)功能分析,從而更深層次的探討肝癌發(fā)病的分子機制。方法:從GEO數(shù)據(jù)庫中獲取Series GSE40367人肝癌基因芯片的基因表達矩陣,利用Limma R包進行差異分析,使用DAVID進行GO基因功能注釋及KEGG信號通路注釋,使用clusterprofiler R包進行差異基因GO/KEGG富集分析。之后使用STRING數(shù)據(jù)庫獲取差異基因蛋白互作關(guān)系,使用Cytoscape軟件進行可視化及MCODE基因樞紐模塊識別,關(guān)鍵模塊基因使用Metascape工具進行基因模塊功能注釋。從TCGA數(shù)據(jù)庫下載肝癌表達譜數(shù)據(jù)及生存數(shù)據(jù),用limma包對肝癌表達數(shù)據(jù)進行差異基因分析,與GEO數(shù)據(jù)庫中肝癌的差異基因取交集,通過COX比例風險回歸模型（應(yīng)用R語言的Survival包）篩選與肝癌預(yù)后生存相關(guān)的差異基因,建立風險模型。結(jié)果:通過對肝癌Series GSE40367數(shù)據(jù)篩選差異表達值|logFC|>1.5及使用矯正p值FDR<0.05,共找到154個上調(diào)的差異... 

【文章來源】：南華大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

對照組與腫瘤組通過數(shù)據(jù)比對，共篩查選出287個差異基因或轉(zhuǎn)錄本，紅色代表上調(diào)差異基因或轉(zhuǎn)錄本，共154個；藍色代表下調(diào)差異基因或轉(zhuǎn)

10圖2-2對照組與腫瘤組的火山圖圖2-2為火山圖（volcanoplot），展示了差異基因的分布情況，橫坐標為基因或轉(zhuǎn)錄本在兩組樣本間表達差異的倍數(shù)變化值log2FC，即肝癌腫瘤組織組的表達量除以對照組的表達量得到的對數(shù)化后的數(shù)值；縱坐標為-log10(p)值，即對數(shù)化處理后的基因及轉(zhuǎn)錄本表達量變化差異的統(tǒng)計學(xué)檢驗值，該值越高則表達差異越顯著。圖中每個點代表一個特定的基因或轉(zhuǎn)錄本。其中紅色點表示顯著上調(diào)的基因，綠色點表示顯著下調(diào)的基因，黑色點為非顯著差異的背景基因。3.4GO分析Biomart是Ensemble數(shù)據(jù)庫中下載數(shù)據(jù)的子模塊，它提供了批量下載Ensemble數(shù)據(jù)庫中的基因信息數(shù)據(jù)，使用Biomart進行GO注釋

TOP20GOBP富集氣泡圖

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3144983