目的:本實(shí)驗(yàn)對(duì)人肝癌基因芯片Series GSE40367進(jìn)行分析,通過(guò)生物信息學(xué)等方法,篩選出差異表達(dá)的肝癌基因,并進(jìn)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(jī)制。方法:從GEO數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取Series GSE40367人肝癌基因芯片的基因表達(dá)矩陣,利用Limma R包進(jìn)行差異分析,使用DAVID進(jìn)行GO基因功能注釋及KEGG信號(hào)通路注釋,使用clusterprofiler R包進(jìn)行差異基因GO/KEGG富集分析。之后使用STRING數(shù)據(jù)庫(kù)獲取差異基因蛋白互作關(guān)系,使用Cytoscape軟件進(jìn)行可視化及MCODE基因樞紐模塊識(shí)別,關(guān)鍵模塊基因使用Metascape工具進(jìn)行基因模塊功能注釋。從TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)下載肝癌表達(dá)譜數(shù)據(jù)及生存數(shù)據(jù),用limma包對(duì)肝癌表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異基因分析,與GEO數(shù)據(jù)庫(kù)中肝癌的差異基因取交集,通過(guò)COX比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型（應(yīng)用R語(yǔ)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(fēng)險(xiǎn)模型。結(jié)果:通過(guò)對(duì)肝癌Series GSE40367數(shù)據(jù)篩選差異表達(dá)值|logFC|>1.5及使用矯正p值FDR<0.05,共找到154個(gè)上調(diào)的差異... 

【文章來(lái)源】：南華大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

對(duì)照組與腫瘤組通過(guò)數(shù)據(jù)比對(duì)，共篩查選出287個(gè)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(gè)；藍(lán)色代表下調(diào)差異基因或轉(zhuǎn)

10圖2-2對(duì)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(biāo)為基因或轉(zhuǎn)錄本在兩組樣本間表達(dá)差異的倍數(shù)變化值log2FC，即肝癌腫瘤組織組的表達(dá)量除以對(duì)照組的表達(dá)量得到的對(duì)數(shù)化后的數(shù)值；縱坐標(biāo)為-log10(p)值，即對(duì)數(shù)化處理后的基因及轉(zhuǎn)錄本表達(dá)量變化差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)值，該值越高則表達(dá)差異越顯著。圖中每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)特定的基因或轉(zhuǎn)錄本。其中紅色點(diǎn)表示顯著上調(diào)的基因，綠色點(diǎn)表示顯著下調(diào)的基因，黑色點(diǎn)為非顯著差異的背景基因。3.4GO分析Biomart是Ensemble數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)中的基因信息數(shù)據(jù)，使用Biomart進(jìn)行GO注釋

TOP20GOBP富集氣泡圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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