目的與背景隨著社會經(jīng)濟水平的不斷提升,人口老齡化的加劇,人民生活方式的逐漸改變,惡性腫瘤已成為危害我國居民健康的首要因素。肺癌的發(fā)病率和死亡率均位于惡性腫瘤首位,其中絕大多數(shù)為非小細胞肺癌,非小細胞肺癌中又以肺腺癌最常見,約占到全部肺癌發(fā)病人群的50%,且發(fā)病率逐年增長,由于其惡性度高,易復(fù)發(fā),易轉(zhuǎn)移的特點,絕大多數(shù)患者的預(yù)后較差,生存時間不超過5年。為延長肺腺癌患者的生存周期,降低死亡率,早期診斷及治療是關(guān)鍵。因此,除了現(xiàn)有的臨床傳統(tǒng)診斷因素外,迫切需要開發(fā)新的分子預(yù)后信號,用于預(yù)測肺腺癌復(fù)發(fā)的風險和識別可能受益于各種輔助治療的肺腺癌高�；颊�。近年來高通量測序技術(shù)和生物信息學(xué)的不斷完善和發(fā)展,為研究肺癌的腫瘤標志物提供了新的思路和方法。眾所周知,腫瘤的形式是由多基因參與的、多種因素相關(guān)作用的復(fù)雜生物學(xué)過程,在此過程中有多種蛋白質(zhì)編碼基因（PCG）,長鏈非編碼RNA（IncRNA）等參與�，F(xiàn)有的研究已經(jīng)表明長鏈非編碼RNA能夠調(diào)控蛋白質(zhì)編碼基因的轉(zhuǎn)錄表達,IncRNA和PCGs聯(lián)合作為生物標志物的優(yōu)勢是多維的,可以更詳細的顯示腫瘤發(fā)生發(fā)展的過程,從而更有效的預(yù)測患者的預(yù)后。本研究目的是... 

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
英文縮略詞表及中英文對照
中文摘要
英文摘要
1.前言
    1.1 肺癌的流行病學(xué)及危險因素
    1.2 肺癌的診斷與治療
    1.3 蛋白質(zhì)編碼基因(protein-coding gene, PCG)與長鏈非編碼RNA(long non-coding RNAs,LncRNAs)在肺癌中的作用
    1.4 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫
    1.5 研究目的
2.材料與方法
    2.1 使用到的軟件、程序及統(tǒng)計學(xué)方法
    2.2 方法
3.結(jié)果
    3.1 患者基本特征
    3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中識別肺腺癌預(yù)后相關(guān)的基因
    3.3 構(gòu)建的預(yù)后模型
    3.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集中PCG-lnc RNA模型預(yù)后分析結(jié)果
    3.5 PCG-lnc RNA模型是肺腺癌獨立的預(yù)后危險因素
    3.6 PCG-lncRNA模型和臨床分期的預(yù)后評估效能比較
    3.7 PCG-LncRNA模型的GO分析和KEGG富集分析
4.討論
    4.1 利用生物信息數(shù)據(jù)庫獲取PCG-IncRNA組合預(yù)測評估肺腺癌患者預(yù)后
    4.2 PCG-lncRNA信號與肺腺癌患者的總生存率密切相關(guān)
    4.3 多維PCG-lncRNA信號模型涉及的生物學(xué)過程
    4.4 生物信息學(xué)用于腫瘤預(yù)測模型構(gòu)建可行
    4.5 本研究存在的不足
    4.6 展望
5.結(jié)論
參考文獻
附錄
致謝
綜述
    參考文獻



本文編號：3721652