目的:利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析和R語言等生物信息學(xué)方法和軟件,對(duì)TCGA數(shù)據(jù)庫的乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,發(fā)現(xiàn)與乳腺癌預(yù)后相關(guān)的潛在基因。對(duì)乳腺癌預(yù)后相關(guān)基因進(jìn)行探索、分析和討論,尋找乳腺癌治療新靶點(diǎn),構(gòu)建輔助評(píng)估乳腺癌預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)的新模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,并探討該模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分在臨床應(yīng)用中的可能性和價(jià)值,為乳腺癌精準(zhǔn)治療提供新方向和方法。研究方法:1.通過收集TCGA數(shù)據(jù)庫中乳腺癌組織樣本和癌旁組織樣本的相關(guān)臨床資料、病理情況和分子基因測序等數(shù)據(jù),經(jīng)數(shù)據(jù)處理后篩選出差異表達(dá)基因(DEGs)作為本次研究差異表達(dá)基因篩選的總體數(shù)據(jù),再進(jìn)行差異表達(dá)基因聚類識(shí)別和差異分析。2.通過GO功能富集分析和KEGG基因通路分析探索表達(dá)差異基因的相關(guān)的生物過程、分子功能、細(xì)胞成分和相關(guān)通路等。3.使用Cytoscape軟件構(gòu)建所有表達(dá)差異基因的蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)(PPI),尋找出關(guān)系密切的基因群并將其可視化。4.運(yùn)用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析(WGCNA)篩選出與乳腺癌預(yù)后相關(guān)的基因,并進(jìn)行差異表達(dá)基因聚類識(shí)別和相關(guān)性分析,同時(shí)使用Cytoscape的Mcode軟件分析這些基因的蛋白互作調(diào)控關(guān)系并將其可視化,利用Co...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 前言
    1.1 乳腺癌的流行病學(xué)情況
    1.2 乳腺癌的診斷和治療
    1.3 乳腺癌預(yù)后基因的研究進(jìn)展
    1.4 乳腺癌的生物信息應(yīng)用
    1.5 小結(jié)
第二章 材料與方法
    2.1 材料
    2.2 方法
    2.3 步驟
第三章 結(jié)果
    3.1 乳腺癌差異表達(dá)基因數(shù)據(jù)篩選
    3.2 乳腺癌差異表達(dá)基因功能富集和通路分析
    3.3 構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)
    3.4 乳腺癌加權(quán)基因共表達(dá)分析
    3.5 差異表達(dá)基因間相關(guān)性分析
    3.6 差異表達(dá)基因的調(diào)控關(guān)系分析
    3.7 差異表達(dá)基因的相關(guān)因素分析
    3.8 構(gòu)建乳腺癌基因風(fēng)險(xiǎn)模型
    3.9 驗(yàn)證預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的可靠性
    3.10 預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的相關(guān)因素分析
第四章 討論
第五章 結(jié)論和展望
參考文獻(xiàn)
附錄1:中英縮略詞對(duì)照表
致謝



本文編號(hào)：3800959