目的:作為一個常用的腦影像結(jié)構(gòu)指標(biāo),大腦皮層體積（cerebral cortical volume,CCV）已被證實與多種行為學(xué)及神經(jīng)精神類疾病存在重要關(guān)系。本文旨在探索尋找影響CCV腦區(qū)差異性的保守基因模塊,并對這些基因模塊進(jìn)行基因集富集分析、細(xì)胞類型-特異性表達(dá)分析（cell type-specific expression analysis,CSEA）及時間特異性表達(dá)分析,深入了解這些基因模塊的特點及其影響CCV腦區(qū)差異性的可能機(jī)制。材料與方法:本研究分為三部分,其中發(fā)現(xiàn)部分利用艾倫腦圖譜（Allen Human Brain Atlas,AHBA）提供的6名捐獻(xiàn)者的腦基因表達(dá)數(shù)據(jù)及腦影像數(shù)據(jù)。首先根據(jù)差異穩(wěn)定性（differential stability,DS）指標(biāo)對AHBA提供的20736個基因進(jìn)行篩選降維,鑒于差異穩(wěn)定性反映基因的腦區(qū)差異性表達(dá)模式在人群中的穩(wěn)定性,且DS高的基因更具有腦組織特異性及腦功能重要性,因此我們僅保留DS位于前50%的基因（10370）。然后利用加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（weighted gene co-expression network anal... 

【文章來源】：天津醫(yī)科大學(xué)天津市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)的生成及處理流程

げ隳鄖??ME 在 6 個捐獻(xiàn)腦之間具有較高的一致性（見圖2B）。表 3 則展示每個一致性模塊的相應(yīng)顏色標(biāo)簽以及該模塊內(nèi)的基因數(shù)目。鑒于使用 50%篩選高 DS 基因的做法過于武斷，我們也選擇 40%和 60%的閾值來驗證結(jié)果的穩(wěn)定性及可靠性。盡管使用 40%閾值（n = 38）和 60%閾值（n= 55）聚類得出的模塊數(shù)與使用 50%閾值（n = 43）得出的模塊數(shù)不相同，但是這些不同閾值聚類得出的模塊的基因之間有顯著重合（見圖 3）。這表明使用WGCNA 對基因進(jìn)行聚類分析的結(jié)果穩(wěn)定，受 DS 篩選閾值的影響較小。

14圖 3 使用不同閾值篩選高 DS 的基因構(gòu)建模塊。使用 40%和 60%的閾值與使用50%閾值構(gòu)建的模塊之間的基因顯著重合。圖中顏色條代表 Fisher 精確檢驗的–log (P) ，如果–log (P)＞50，則–log (P)=50。


本文編號：2985143