基于TCGA數(shù)據(jù)庫的泛癌癥miRNA-靶基因調(diào)控分析
發(fā)布時間:2021-06-13 18:43
癌癥是全世界范圍內(nèi)威脅人類生命健康的重大疾病之一,其發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移涉及非常復雜的分子調(diào)控機制。microRNA(miRNA)是長度在19-24 bp的短片段RNA,能夠特異性結(jié)合到目標基因的3’UTR區(qū)域,調(diào)控靶基因的表達。越來越多的研究證實,miRNA-靶基因與癌癥的發(fā)生和發(fā)展有著密切的關系。加深對癌癥中miRNA-靶基因的研究,有助于我們更清楚的揭示癌癥發(fā)生的內(nèi)在分子機制。本研究整合了TCGA數(shù)據(jù)庫中11種常見癌癥類型的miRNA和mRNA表達譜數(shù)據(jù)(11種癌癥分別是膀胱癌、乳腺癌、頭頸部鱗癌、腎嫌色細胞癌、腎透明細胞癌、乳頭狀腎細胞癌、肝癌、肺腺癌、肺鱗狀細胞癌、胃癌和甲狀腺癌),通過生物信息學分析方法,篩選出腫瘤組織中差異表達的miRNA和基因。然后,獲得該癌癥的miRNA-靶基因,進而分析和研究這些miRNA-靶基因分別在正常組織和腫瘤組織中的調(diào)控狀態(tài)。最后,我們對在正常組織和腫瘤組織之間具有調(diào)控差異的miRNA-靶基因進行GO和KEGG功能注釋。另外我們篩選出了癌癥預后標志基因組合并對癌癥患者進行了預后分析,該結(jié)果有助于對癌癥患者的預后治療。具體內(nèi)容如下:(1)從TCGA...
【文章來源】:華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
每種癌癥中差異表達的miRNA和基因數(shù)目紅色代表上調(diào)灰色代表下調(diào)Fig.2-1NumbersofDEMsandDEGsin11cancertypesredrepresenteupregulated,grey
A)靶基因的 GO 注釋;B)靶基因的 KEGG 注釋;C)甲狀腺癌患者的生存分析圖 4-11 甲狀腺癌靶基因的功能注釋和生存分析Figure 4-11 Functional annotation and survival analysis for target genes in THCA.3 討論分析我們分析了在正常組織樣本間和腫瘤組織樣本間共表達關系具有明顯差異iRNA-靶基因的功能。在篩選差異 miRNA-靶基因時,我們設定在正常組織樣本間和組織樣本間的相關系數(shù)的差值絕對值為 0.4 的 miRNA-靶基因為差異的 miRNA-靶。在設定這一閾值時由于沒有統(tǒng)一的標準,我們充分考慮了皮爾遜相關系數(shù)的特征定將閾值設為 0.4。我們利用 DAVID 數(shù)據(jù)庫對其靶基因進行 GO 功能注釋和 KEG路富集分析。結(jié)果顯示,這些基因大多參與細胞黏附、p53、MAPK 和 PI3K-Akt 等瘤發(fā)生、侵染、轉(zhuǎn)移密切相關的關鍵信號通路。另外,我們以其中的靶基因為候選基因進行基于 Robust 似然估計的生存分析,篩了預后標志基因組合。通過多變量 Cox 回歸分析構(gòu)建了構(gòu)建風險方程式,進而將癌
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
本文編號:3228108
【文章來源】:華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
每種癌癥中差異表達的miRNA和基因數(shù)目紅色代表上調(diào)灰色代表下調(diào)Fig.2-1NumbersofDEMsandDEGsin11cancertypesredrepresenteupregulated,grey
A)靶基因的 GO 注釋;B)靶基因的 KEGG 注釋;C)甲狀腺癌患者的生存分析圖 4-11 甲狀腺癌靶基因的功能注釋和生存分析Figure 4-11 Functional annotation and survival analysis for target genes in THCA.3 討論分析我們分析了在正常組織樣本間和腫瘤組織樣本間共表達關系具有明顯差異iRNA-靶基因的功能。在篩選差異 miRNA-靶基因時,我們設定在正常組織樣本間和組織樣本間的相關系數(shù)的差值絕對值為 0.4 的 miRNA-靶基因為差異的 miRNA-靶。在設定這一閾值時由于沒有統(tǒng)一的標準,我們充分考慮了皮爾遜相關系數(shù)的特征定將閾值設為 0.4。我們利用 DAVID 數(shù)據(jù)庫對其靶基因進行 GO 功能注釋和 KEG路富集分析。結(jié)果顯示,這些基因大多參與細胞黏附、p53、MAPK 和 PI3K-Akt 等瘤發(fā)生、侵染、轉(zhuǎn)移密切相關的關鍵信號通路。另外,我們以其中的靶基因為候選基因進行基于 Robust 似然估計的生存分析,篩了預后標志基因組合。通過多變量 Cox 回歸分析構(gòu)建了構(gòu)建風險方程式,進而將癌
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
本文編號:3228108
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