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舌鱗狀細(xì)胞癌基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及生物學(xué)靶點(diǎn)的鑒定

發(fā)布時(shí)間:2020-10-21 16:26
   口腔鱗狀細(xì)胞癌是世界上第八大最常見的惡性腫瘤,預(yù)后不良,患者5年生存率小于60%。舌鱗狀細(xì)胞癌是口腔鱗癌最常見的亞型,占口腔鱗癌病例的41%,具有比其他口腔癌更具攻擊性的臨床行為學(xué)和更差的預(yù)后,是最致命的癌癥之一。不幸的是,即使采用手術(shù)、放療和化療聯(lián)合治療,5年生存率仍然很低。舌鱗狀細(xì)胞癌的分子機(jī)制在很大程度上是尚未探明的。探索腫瘤發(fā)生和轉(zhuǎn)移中的基因表達(dá)變化并鑒定舌鱗癌的生物學(xué)標(biāo)記物可以幫助我們找到改善治療的關(guān)鍵。生物信息學(xué)分析是探索疾病與基因表達(dá)調(diào)控關(guān)系的有效方法。目前高通量測(cè)序技術(shù)飛速發(fā)展,因此激發(fā)產(chǎn)生了大量的基因測(cè)序數(shù)據(jù)以及一系列測(cè)序數(shù)據(jù)的分析方法,也為探索生命科學(xué)的基因表達(dá)調(diào)控關(guān)系提供了基礎(chǔ)。本研究的目的是通過一系列生物信息學(xué)分析探索舌鱗狀細(xì)胞癌與基因表達(dá)的關(guān)系,篩選出腫瘤發(fā)展和轉(zhuǎn)移相關(guān)的基因模塊以及潛在的生物學(xué)標(biāo)志物。首先我們從TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)(腫瘤基因組圖譜)中下載舌鱗癌患者的mRNA測(cè)序數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)并進(jìn)行整合,一共包括126名患者的腫瘤樣本和其中13名患者配對(duì)的正常組織樣本的mRNA表達(dá)信息。通過R包“ballgown”處理分析13對(duì)配對(duì)的腫瘤-正常組織mRNA信息得到差異表達(dá)基因(|foldchange|1.5,P值0.05),并在DAVID數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)差異基因進(jìn)行GO功能和KEGG通路富集分析。然后我們通過R包“WGCNA”對(duì)126例腫瘤樣本的差異表達(dá)基因進(jìn)行加權(quán)重基因共表達(dá)分析,根據(jù)表達(dá)模式對(duì)基因進(jìn)行劃分,具有相似表達(dá)變化的基因劃分在同一模塊內(nèi)。將模塊分別與126名患者臨床信息中的腫瘤病理分級(jí)和病理淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移作相關(guān)性分析,篩選出與腫瘤病理分期和淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移相關(guān)的基因模塊,并對(duì)目標(biāo)模塊進(jìn)行基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,利用Cytoscape網(wǎng)絡(luò)工具將共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)可視化并篩選出目標(biāo)模塊的核心基因。最后通過單因素COX和log-rank生存分析驗(yàn)證其是否與生存相關(guān)。通過上述一系列分析,我們共獲得2792個(gè)差異表達(dá)基因,基因功能和通路富集結(jié)果顯示KEGG通路主富集在焦點(diǎn)粘著、ECM-受體相互作用以及癌癥通路;GO生物學(xué)過程主要富集在細(xì)胞外基質(zhì)組織、膠原分解代謝過程以及細(xì)胞粘附。在加權(quán)重基因共表達(dá)分析中差異基因被分成8個(gè)模塊,其中黃色模塊與舌鱗癌的病理分期和淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移顯著相關(guān)。黃色模塊中有基因363個(gè),我們挑選出最中心的20個(gè)基因作核心基因。單基因COX和log-rank生存分析結(jié)果中其中6個(gè)核心基因的低表達(dá)與舌鱗癌患者的總體生存時(shí)間短有關(guān):SPRR3、VSIG10L、CYSRT1、CRNN、TGM3和CYP2C18。以上分析表明,黃色模塊和6個(gè)關(guān)鍵基因可能在舌鱗癌的發(fā)展和轉(zhuǎn)移中起重要作用,6個(gè)關(guān)鍵基因可能作為可以預(yù)測(cè)和治療TSCC的生物標(biāo)志物,研究結(jié)果也為舌鱗癌的發(fā)生發(fā)展和轉(zhuǎn)移機(jī)制提供了更好理解,并對(duì)未來的研究提供了方向。
【學(xué)位單位】:南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:R739.86
【部分圖文】:

軟閾值,無尺度,擬合指數(shù),連通度


在126個(gè)腫瘤樣本的2192個(gè)DEGs表達(dá)信息構(gòu)建的聚類樹中,未發(fā)現(xiàn)離群??樣本。然后在基因間相關(guān)矩陣中,根據(jù)無尺度拓?fù)鋽M合指數(shù)R2>0.9和保持低平??均連通性,將閾值軟功率P設(shè)定為6?(圖3-2)。接著將所有DEGs根據(jù)計(jì)算得到??的TOM值構(gòu)建分層聚類樹,根據(jù)模塊數(shù)量最小值60和模塊合并相似系數(shù)值0.25??對(duì)聚類樹進(jìn)行動(dòng)態(tài)剪切,得到8?jìng)(gè)基因模塊,包括未分配的基因被分類構(gòu)成的灰??色模塊。設(shè)8?jìng)(gè)模塊的基因數(shù)量范圍從132到594?(圖3-3)(表3-3)。臨床特征??和基因検塊之間的關(guān)系如圖3-4所7K。??A?B??1〇?1?6?7?8?9?10?12?14—16?18?H???s-2???08?-?4?400-??>?〇:??H?3?I?3M-??〇.4-?20?I??\?—?〇?200-??11?°-2-?|??|?2??00-?^?100-??3??■°2 ̄?1?0-?4?5?6?7?8?9?10?12?14?16?18?20??I?I?l?I?i?i?I?I??5?10?15?20?5?10?15?20??Sof

基因,模塊,相關(guān)性,聚類樹


在126個(gè)腫瘤樣本的2192個(gè)DEGs表達(dá)信息構(gòu)建的聚類樹中,未發(fā)現(xiàn)離群??樣本。然后在基因間相關(guān)矩陣中,根據(jù)無尺度拓?fù)鋽M合指數(shù)R2>0.9和保持低平??均連通性,將閾值軟功率P設(shè)定為6?(圖3-2)。接著將所有DEGs根據(jù)計(jì)算得到??的TOM值構(gòu)建分層聚類樹,根據(jù)模塊數(shù)量最小值60和模塊合并相似系數(shù)值0.25??對(duì)聚類樹進(jìn)行動(dòng)態(tài)剪切,得到8?jìng)(gè)基因模塊,包括未分配的基因被分類構(gòu)成的灰??色模塊。設(shè)8?jìng)(gè)模塊的基因數(shù)量范圍從132到594?(圖3-3)(表3-3)。臨床特征??和基因検塊之間的關(guān)系如圖3-4所7K。??A?B??1〇?1?6?7?8?9?10?12?14—16?18?H???s-2???08?-?4?400-??>?〇:??H?3?I?3M-??〇.4-?20?I??\?—?〇?200-??11?°-2-?|??|?2??00-?^?100-??3??■°2 ̄?1?0-?4?5?6?7?8?9?10?12?14?16?18?20??I?I?l?I?i?i?I?I??5?10?15?20?5?10?15?20??Sof

共表達(dá),模塊,目標(biāo)模塊,基因


LNM?stage??圖3-3基因模塊與臨床表征相關(guān)性??Figure?3-3?Gene?Module-trait?relationshiop??表3-3舌鱗癌WGCNA各模塊中基因數(shù)量??Table?3-3?Number?of?genes?in?each?module?in?WGCNA?oftongue?squamous?cell?carcinoma??Module?Gene?number??yellow?363??green?221??black?132??red?217??blue?458??brown?377??turquoise?594??grey?430??3.3.4?目標(biāo)模塊選擇和共表達(dá)M絡(luò)可視化??在WGCNA的模塊-臨床表型關(guān)系結(jié)果中,黃色模塊顯/K?出1j?stage和LNM??的顯著關(guān)系。黃色模塊中共包含363個(gè)基因,GO功能富集分析纟汜。市,卞物??過程和細(xì)胞組分中最重要的GO術(shù)lihi?分別M集于灰皮發(fā)育(epidermis?development
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本文編號(hào):2850350

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