發(fā)布時間：2021-08-25 06:21

　　隨著醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類的醫(yī)學(xué)經(jīng)歷了由經(jīng)驗醫(yī)學(xué)到循證醫(yī)學(xué)的演化。而生物科學(xué)的進(jìn)步,更是將醫(yī)學(xué)推進(jìn)到了當(dāng)下火熱的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)階段�；蜃鳛楸磉_(dá)人們性狀的蛋白質(zhì)的基本組成單位,在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的研究中有著至關(guān)重要的地位,同時,基因芯片和高通量測序的發(fā)展為研究不同狀態(tài)下（如用藥及對照,癌癥及癌旁）全基因組范圍內(nèi)的差異提供了強(qiáng)有力的工具�；虻谋磉_(dá)在很大程度上受到藥物的調(diào)控,可以受多種藥物調(diào)控的基因相對于僅能受非常少藥物或者是不受藥物調(diào)控的基因在特性和功能上可能會有非常大的差異,對這兩種類型的基因進(jìn)行綜合的比較分析將有助于我們篩選疾病潛在的治療靶標(biāo)以及在疾病的副作用中起重要作用的基因。Connectivity Map（CMAP）數(shù)據(jù)庫由特有的基因組表達(dá)譜組成,包括1309種作用機(jī)制已知的具有生物活性的小分子處理人類細(xì)胞系后的全基因組表達(dá)譜。本次研究中,針對CMAP數(shù)據(jù)庫中檢測了表達(dá)值的基因,我們統(tǒng)計其在用不同的小分子處理前后發(fā)生了差異表達(dá)的次數(shù)（DEN）,在進(jìn)化和功能等不同層面比較了差異表達(dá)次數(shù)多的基因相對于差異表達(dá)次數(shù)少的基因之間的差異。我們的研究結(jié)果表明,用不同的小分子處理后相對于未處理時的... 

【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)】：113 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

CMAP數(shù)據(jù)庫的工作原理

圖 2 本研究的流程圖。DEN 是 differential expression number 的縮寫，即在 CMAP 中的差異表達(dá)次數(shù)。Wilcoxon 檢驗[33]是由威爾科克森與 1945 年提出來的，它不要求檢驗數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，把觀測值和零假設(shè)的中心位置之差的絕對值的秩分別按照不同的符號相加作為其檢驗統(tǒng)計量，所以 Wilcoxon 檢驗是 t 檢驗不適用的非正態(tài)分布的變量的較好的檢驗方法。并且，為了探索對藥物應(yīng)答敏感性不同的基因集在基因組上各自之間的距離的差異，我們首先計算了 down_h，down_l，up_h，up_l 基因集中兩兩基因之間的染色體距離（即兩基因位于同一染色體上時，兩基因的開始或者是截尾之間間隔的堿基數(shù)），并且利用 Wilcoxon檢驗對 down_h 及 down_l 之間和 up_h及up_l 之間的染色體距離差異顯著性進(jìn)行了檢驗，以探索對藥物應(yīng)答較敏感的基因在基因組上是否更傾向于聚集在一起。1.3 組織特異性表達(dá)分析在器官和組織空間水平上對人類蛋白質(zhì)的表達(dá)進(jìn)行歸類分析對人類生物學(xué)和疾病的研究是至關(guān)重要的[34]，現(xiàn)在有非常多的數(shù)據(jù)庫存儲了基因或者蛋白的

天津醫(yī)科大學(xué)博士學(xué)位論文 結(jié)果結(jié)果2.1 CMAP 中基因差異表達(dá)次數(shù)的分布CMAP 數(shù)據(jù)庫中存儲了 1309 種有生物活性的小分子處理人類 MCF7，ssMCF7 ， PC3 ， HL60 和 SKMEL5 細(xì)胞系后的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)，基于Affymetrix Human Genome U133A 芯片進(jìn)行檢測基因表達(dá)值，共包含了 2214個探針（對應(yīng) 12637個基因）。我們利用 limma函數(shù)包求了每個小分子處理細(xì)胞系后相對于處理前的差異倍數(shù)，這樣總的得到了 6101 個差異倍數(shù)，形成了12637 行 6101 列的矩陣，矩陣的行代表基因，列代表小分子處理細(xì)胞系后的樣本，矩陣中的數(shù)值代表差異倍數(shù)。差異倍數(shù)矩陣的部分例子見圖 3。以差異倍數(shù)大于 2（小分子處理后相對于處理前高表達(dá)）或小于 0.5（小分子處理后相對于處理前低表達(dá)）作為差異表達(dá)的閾值，我們統(tǒng)計了每個基因的顯著上調(diào)和顯著下調(diào)的次數(shù)。圖 4展示了所有基因的顯著下調(diào)次數(shù)和顯著上調(diào)次數(shù)的分布。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]MiRNA as potential biomarkers and therapeutic targets for gastric cancer[J]. Vivian Yvonne Shin,Kent-Man Chu.  World Journal of Gastroenterology. 2014(30)
[2]Effects of SNPs at Newly Identified Lipids Loci on Blood Lipid Levels and Risk of Coronary Heart Disease in Chinese Han Population:A Case Control Study[J]. 壯可,張文才,張曉博,吳芳琴,程龍獻(xiàn).  Journal of Huazhong University of Science and Technology（Medical Sciences）. 2011(04)



本文編號：3361576