基因表達譜芯片作為一種高通量的基因組研究手段,在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用極其廣闊。然而,每年有數(shù)以千計的基于芯片的研究,其數(shù)據(jù)都被“批次效應(yīng)”所混雜。批次效應(yīng)是指由于芯片在不同的實驗批次處理而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。它在以前的芯片研究中鮮有提及。雖然批次效應(yīng)可以通過縝密的實驗設(shè)計緩解,但除非所有樣本都可以在同一批次中處理完成,否則它不可能消除。 我們首先從多個平臺的實驗數(shù)據(jù)中證明了了批次效應(yīng)的存在,并且從多方面解析了該混雜效應(yīng)對生物因素的嚴(yán)重影響。接下來我們從基因芯片的實驗步驟入手,通過詳細介紹基因芯片的實驗過程,指出批次效應(yīng)可能的來源。因為批次效應(yīng)可以嚴(yán)重影響基因表達的實驗結(jié)果,一系列校正批次的方法被發(fā)展出來。對目前比較流行的幾種批次校正的方法,我們從方差比例,精度,準(zhǔn)度,以及總體評價等方面進行了系統(tǒng)的比較,發(fā)現(xiàn)ComBat——一個基于經(jīng)驗貝葉斯的分析方法,多數(shù)指標(biāo)優(yōu)于其他五個算法,而且針對每個批次中含有樣本量較小的數(shù)據(jù)時仍有優(yōu)異的表現(xiàn)。我們推薦ComBat作為對不同批次的數(shù)據(jù)進行批次效應(yīng)校正的最佳統(tǒng)計算法。另外我們還建議在比較重復(fù)樣本和非重復(fù)樣本之間關(guān)聯(lián)的時候,有必要在探針?biāo)竭M行標(biāo)準(zhǔn)化校正,從而降低非重復(fù)樣本之間的被虛夸了的相關(guān)性。 我們的另一部分工作是利用基因表達譜芯片數(shù)據(jù)探尋精神分裂癥的發(fā)病機制。目前已經(jīng)有很多基于基因表達譜芯片的精神分裂癥的研究,發(fā)現(xiàn)了很多的候選基因,但幾乎沒有基因可以通過多重校正并且從不同的實驗中重復(fù)出來。這可能是因為人類大腦基因表達的異質(zhì)性或因為基因表達在病人中的改變較小.我們設(shè)想基于基因基因相互作用的網(wǎng)絡(luò)或者通路會在病人大腦中的改變會更加一致,在這個研究中,我們利用基因共表達網(wǎng)絡(luò)來分析不同來源的5組腦組織數(shù)據(jù)。 首先我們對基因表達譜芯片數(shù)據(jù)進行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制,除了利用ComBat校正批次效應(yīng)外,我們還通過MAS算法對探針質(zhì)量進行控制,通過修改的RMA算法剔除單核苷酸多態(tài)位點對探針的影響,剔出種族差異對基因表達的影響等。之后我們通過基因共表達網(wǎng)絡(luò)的方法構(gòu)建基因網(wǎng)絡(luò),利用每組基因網(wǎng)絡(luò)的特征向量,我們使用了兩種不同的統(tǒng)計算法,校正年齡,性別,大腦pH值等變量后,挖掘是否存在某一組基因的表達水平變化與精神分裂癥有強關(guān)聯(lián)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn)在5組數(shù)據(jù)中,金屬硫蛋白家族的部分基因,MT1E,MT1F,MT1G, MTIM, MTIX, MT2A的表達量在精神分裂癥患者中都有顯著的提高。如此一致的結(jié)果證明金屬硫蛋白家族基因確實參與了精神分裂癥發(fā)病的過程,或是病因,或是癥狀。金屬硫蛋白富含半胱氨酸,在人體中的主要作用是通過結(jié)合重金屬離子調(diào)節(jié)體內(nèi)微量元素,以及神經(jīng)受損后的免疫反應(yīng)和氧化應(yīng)激等。氧化應(yīng)激已經(jīng)被報道與精神分裂發(fā)病機制有關(guān)。已知重金屬鋅(Zn)在神經(jīng)發(fā)育,情緒控制和保護細胞免受損傷等方面發(fā)揮作用。另外其他重金屬,銅(Cu)也推測有精神分裂癥有關(guān)。我們猜測重金屬的調(diào)控失調(diào),氧化應(yīng)激和組織受損等可能參與在精神分裂癥的發(fā)病機理之中。 除此之外,我們還從遺傳學(xué)和表觀遺傳學(xué)角度,分別利用eQTL的方法和DNA甲基化的數(shù)據(jù)對金屬硫蛋白表達量變化進行了簡要的分析。
【學(xué)位單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：R749.3
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
縮寫詞匯
第一章 緒論
    第一節(jié) 引言
    第二節(jié) 基因芯片技術(shù)簡介
    第三節(jié) 基因芯片研究現(xiàn)狀
    第四節(jié) 基因芯片批次效應(yīng)
    第五節(jié) 校正批次效應(yīng)算法的綜述
    第六節(jié) 基因芯片生物醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用
    參考文獻
第二章 校正批次效應(yīng)算法的比較
    第一節(jié) 引言
    第二節(jié) 實驗數(shù)據(jù)和方法
        1 實驗數(shù)據(jù)
        2 比較方法
    第三節(jié) 實驗結(jié)果
        1 方差比例比較結(jié)果
        2 精度比較結(jié)果
        3 準(zhǔn)度比較結(jié)果
        4 綜合評估比較結(jié)果
        5 總結(jié)
    第四節(jié) 結(jié)果討論
    第五節(jié) 結(jié)論
    參考文獻
第三章 基于芯片的基因共表達網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法在精神分裂癥中的應(yīng)用
    第一節(jié) 引言
        1 精神分裂癥
        2 精神分裂癥的遺傳學(xué)和表觀遺傳學(xué)研究進展
        3 精神分裂癥基因表達分析研究進展
    第二節(jié) 實驗對象和方法
        1 實驗對象
        2 實驗方法
            2.1 基因表達數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制
            2.2 構(gòu)建基因共表達網(wǎng)絡(luò)
            2.3 基于模塊特征值的eQTL分析
            2.4 DNA甲基化數(shù)據(jù)生成與處理
    第三節(jié) 實驗結(jié)果
        1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的結(jié)果
            1.1 帝國理工學(xué)院查令十字醫(yī)院前額皮層基因表達的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
            1.2 斯坦利研究中心頂葉皮層基因表達的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
            1.3 斯坦利研究中心小腦的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        2 不同腦區(qū)的基因表達網(wǎng)絡(luò)的比較
CCHPC與PFC_VBBN的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較'>            2.1 PFC_CCHPC與PFC_VBBN的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較
SMRI與CTX_Oldham的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較'>            2.2 PC_SMRI與CTX_Oldham的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較
SMRI與CB_Oldham的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較'>            2.3 CB_SMRI與CB_Oldham的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊的比較
            2.4 三組基因網(wǎng)絡(luò)/模塊之間的相互比較
        3 基因模塊的特征
            3.1 與疾病狀況相關(guān)的基因網(wǎng)絡(luò)/模塊
            3.2 顯著相關(guān)模塊的基因功能
            3.3 基因網(wǎng)絡(luò)/模塊基因在特定的細胞組織表達
        4 顯著相關(guān)模塊在其他數(shù)據(jù)中的驗證
        5 基因模塊研究與單個基因的關(guān)聯(lián)分析的比較
        6 eQTL方法探究遺傳機制
        7 DNA甲基化方法探究表觀遺傳機制
    第四節(jié) 結(jié)果討論
    第五節(jié) 結(jié)論
    參考文獻
第四章 結(jié)束語
    第一節(jié) 研究總結(jié)
    第二節(jié) 研究展望
附錄1 Pyrosequencing探針序列
附錄2 基于MAS call算法篩選探針代碼
附錄3 基于PVCA算法計算方差比例代碼
附錄4 WGCNA算法構(gòu)建基因共表達網(wǎng)絡(luò)代碼
附錄5 模塊與疾病相關(guān)的計算
論文發(fā)表情況
待發(fā)表論文
致謝

【引證文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 宋長新;雷萍;王婷;;基于WGCNA算法的基因共表達網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建理論及其R軟件實現(xiàn)[J];基因組學(xué)與應(yīng)用生物學(xué);2013年01期

本文編號：2866755