目的通過(guò)加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（Weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）方法研究肝細(xì)胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）中肝癌干細(xì)胞（Liver cancer stem cells,LSCS）相關(guān)基因的表達(dá)及其與預(yù)后的相關(guān)性。方法（1）從公共數(shù)據(jù)庫(kù)癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas,TCGA）中下載HCC轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（RNA-seq）數(shù)據(jù)及臨床病理學(xué)資料,從CELL網(wǎng)站下載并整理腫瘤干細(xì)胞干性指數(shù)（mRNA stemness indices,mRNAsi）表,分析mRNAsi與HCC臨床病理因素及預(yù)后的關(guān)系。（2）利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)從肝癌差異基因中篩選與LSCS相關(guān)的關(guān)鍵模塊,截取關(guān)鍵模塊的hub基因進(jìn)行功能注釋?zhuān)℅O分析）及信號(hào)通路富集分析（KEGG分析）,通過(guò)在線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)STRING構(gòu)建hub基因編碼蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)（protein protein interaction network,PPI）,從PPI中篩選關(guān)鍵基因。（3）對(duì)關(guān)鍵基因進(jìn)行表達(dá)差異分析及表達(dá)相關(guān)性分... 

【文章來(lái)源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

干性指數(shù)的開(kāi)發(fā)流程圖

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)(WGCNA)篩選及鑒定肝細(xì)胞癌干細(xì)胞相關(guān)基因的研究102.3HCC差異表達(dá)基因分析使用FPKM[40]（ExpectednumberofFragmentsPerKilobaseoftranscriptsequenceperMillionsbasepairssequenced）算法取值用來(lái)評(píng)估樣本的基因表達(dá)水平，刪除在兩組樣本中表達(dá)水平均小于1的基因，基因名字重復(fù)的基因取表達(dá)平均值。使用最新R語(yǔ)言中的“Limma”包來(lái)篩選HCC組織和正常肝臟組織樣本之間的差異表達(dá)基因，截取標(biāo)準(zhǔn)為：|log2FC|>1，F(xiàn)DR<0.05。（|log2FC|>1為公認(rèn)公知的標(biāo)準(zhǔn),|log2FC|=1，說(shuō)明差異倍數(shù)為2倍，一般2倍以上差異顯著。）2.4WGCNA網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建2.4.1去除離群樣本W(wǎng)GCNA由R語(yǔ)言“WGCNA”包通過(guò)肝癌差異基因構(gòu)建。首先對(duì)過(guò)濾后的差異基因表達(dá)水平進(jìn)行分析。利用函數(shù)hclust將374例HCC樣本中的表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本聚類(lèi)樹(shù)狀圖，進(jìn)行樣本聚類(lèi)分析�？梢�(jiàn)少數(shù)樣本基因表達(dá)值明顯高于平均水平，可視此樣本為離群樣本�？v坐標(biāo)為樣本聚類(lèi)樹(shù)高度，高度越高代表該樣本的基因表達(dá)量越大。此處將高度大于10000的樣本刪除（圖2.1），從而減少因?yàn)闃颖疽蛩貙?dǎo)致的誤差。圖2.1WGCNA網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建樣本聚類(lèi)樹(shù)及刪除離群樣本

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)(WGCNA)篩選及鑒定肝細(xì)胞癌干細(xì)胞相關(guān)基因的研究12圖2.3HCC的共表達(dá)基因模塊聚類(lèi)樹(shù)及模塊劃分2.4.4確定關(guān)鍵模塊，鑒定hub基因并篩選關(guān)鍵基因?yàn)榱舜_定關(guān)鍵模塊，需要計(jì)算模塊顯著性。首先通過(guò)計(jì)算基因顯著性（genesignificance，GS）來(lái)評(píng)估基因與樣本之間的相關(guān)性。將GS定義為基因表達(dá)與mRNAsi進(jìn)行線(xiàn)性回歸時(shí)P值的log10轉(zhuǎn)換值（GS=lgP）。將模塊顯著性定義為模塊中所有基因的平均GS，從而計(jì)算出模塊與樣本性狀之間的相關(guān)性，選擇相關(guān)性最高的模塊為關(guān)鍵模塊。確定關(guān)鍵模塊后，計(jì)算模塊內(nèi)每個(gè)基因的GS和模塊隸屬度（modulemembership，MM），即模塊自身基因與基因表達(dá)譜的相關(guān)性，并根據(jù)GS和MM設(shè)置hub基因的篩選閾值。本研究中hub基因的截取標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為GS>0.38，MM>0.80。利用在線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)DAVID[25]（http://david.abcc.ncifcrf.gov/）對(duì)篩選得到的hub基因進(jìn)行GO功能注釋和KEGG通路分析，富集分析以P<0.05作為顯著性富集的閾值。利用在線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)STRING[24]（https://www.string-db.org），對(duì)hub基因行PPI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建并行可視化分析，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)為證據(jù)數(shù)，以最低互作評(píng)分>0.9為置信度閾值（最高置信度標(biāo)準(zhǔn)），根據(jù)hub基因鑒定結(jié)果，選擇PPI網(wǎng)絡(luò)中相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的核心基因作為關(guān)鍵基因。2.5關(guān)鍵基因差異分析及相關(guān)性分析為進(jìn)一步分析關(guān)鍵基因在HCC中的表達(dá)差異情況，使用R語(yǔ)言中的“ggpubr”

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]MicroRNA-494抑制肝癌細(xì)胞增殖與遷移能力的研究[D]. 楊生生.第二軍醫(yī)大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3421945