基于表達譜數(shù)據(jù)分析的卵巢癌標志物識別研究及機理分析卵巢癌（Ovarian Cancer）是最致命的婦科癌癥,是世界女性癌癥相關(guān)死亡的常見原因。由于早期癥狀隱匿和缺乏可靠的早期篩查手段,大多數(shù)卵巢癌患者在晚期診斷（III-IV期;國際婦產(chǎn)科聯(lián)合會,FIGO）。鑒于癌癥期別與癌癥預(yù)后密切相關(guān),對于晚期卵巢癌,預(yù)示預(yù)后不良。因此探索與卵巢癌期別相關(guān)的基因表達特征,發(fā)現(xiàn)卵巢癌進展中涉及的生物學機制,識別卵巢癌的有效生物標志物,以便能夠評估和預(yù)測卵巢癌患者的臨床結(jié)局是至關(guān)重要的。近年來,高通量測序技術(shù)在生物學領(lǐng)域正在被越來越廣泛地使用,已被用作生命科學研究的非常重要的工具,為疾病的發(fā)現(xiàn)、早期干預(yù)及預(yù)后提供大量有價值數(shù)據(jù)�；诨蜣D(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),通過計算的方法可以進行精準識別癌癥期別相關(guān)基因及評估預(yù)后。此次的研究是基于卵巢癌基因表達數(shù)據(jù),采用生物信息學分析方法進行卵巢癌標志物的識別分析。本文共分5章,主要內(nèi)容在第3、4章,具體工作如下:（1）卵巢癌期別相關(guān)的差異表達基因相互作用網(wǎng)絡(luò)中預(yù)后相關(guān)基因的識別及分析研究目的（第3章）:基于TCGA數(shù)據(jù)庫提供的卵巢癌轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)而進行,旨在從卵巢癌高通量測序數(shù)據(jù)中... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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本文主要工作簡易流程圖

第 2 章 科研背景、數(shù)據(jù)來源和相關(guān)方法介紹表達數(shù)據(jù)[60]。GEPIA 提供可定制的功能，如腫瘤與正常組織間差異表達分析癥類型或病理分期進行分析，患者生存分析，類似基因檢測，相關(guān)分析和降圖示使用標準處理流程分析來自 TCGA 和 GTEx 項目的 9,736 個腫瘤和 8,587品的 RNA 測序表達數(shù)據(jù)：

3.1 本章提要識別與卵巢癌期別相關(guān)的差異表達基因和代表性生物標志物是非常重要的，這有助于檢測卵巢癌發(fā)生進展的機制并同時評估卵巢癌患者的預(yù)后。本章研究作為對卵巢癌期別相關(guān)標志物及其中的預(yù)后基因進行識別研究，為卵巢癌早期診治及預(yù)后評估提供了候選基因。本章的主要研究內(nèi)容包括以下六個方面：（1）TCGA 數(shù)據(jù)庫中卵巢癌期別相關(guān)的差異表達基因的計算篩選；（2）卵巢癌不同期別相關(guān)差異基因中核心基因的識別；（3）卵巢癌不同期別相關(guān)差異表達基因相互作用表達網(wǎng)絡(luò)模塊的構(gòu)建及分析；（4）卵巢癌期別相關(guān)差異基因相互作用表達網(wǎng)絡(luò)模塊中不良預(yù)后基因的識別；（5）應(yīng)用 GEO 數(shù)據(jù)庫中卵巢癌測序數(shù)據(jù)進一步驗證之前的篩選結(jié)果；（6）卵巢癌不良預(yù)后標志物候選基因的入尿檢測預(yù)測。本章的主要流程如圖 3.1 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Cancer bioinformatics:detection of chromatin states, SNP-containing motifs, and functional enrichment modules[J]. Xiaobo Zhou.  Chinese Journal of Cancer. 2013(04)



本文編號：3216396