【摘要】：長鏈非編碼RNA（long non-coding RNA,lncRNA）是一類長度大于200核苷酸、不具備蛋白編碼能力的轉錄本。目前為止，了解確切功能的lncRNA數量極少。前列腺癌癥是發(fā)生在男性生殖系統(tǒng)中的一種惡性腫瘤，它也是男性最重要的致死腫瘤之一。隨著癌癥轉錄組研究的進展，越來越多的證據顯示，lncRNA的異常表達參與了腫瘤的發(fā)生。故而lncRNA的研究十分重要。根據在基因組位置的不同，lncRNA可分為不同的亞類，其中基因間的lncRNA則轉錄自基因間區(qū)域，即長鏈非編碼間區(qū)RNA（Long intergenic non-coding RNAs, lincRNAs）是本文的探索的對象。我們使用下一代測序（NGS）的數據，共計30個RNA-Seq樣本（20個癌癥樣本，10個癌旁正常組織），使用加權基因共表達網絡分析（weighted gene co-expression networkanalysis，WGCNA）的方法對差異表達的蛋白編碼基因和lincRNA數據進行共表達分析。 我們對這5000個高度差異基因建立共表達scale-free網絡并進行聚類分析，獲得9個共表達模塊，分別命名為M1~M9。我們對表達矩陣進行主成分分析（principalcomponent analysis，PCA），并將第一主成分作為整個模塊的eigengene，然后用eigengene的表達值代表整個模塊的總體表達。計算了每個基因與eigengene的Pearson’s correlation，作為此基因的的模塊關聯系數（即module membership kME）。得到前列腺癌共表達模塊后，檢驗所有模塊是否與前列腺癌癥相關的顯著性，得到三個前列腺癌相關的風險模塊M1(blackpcor=0.008219622)；M3(cyanpcor=0.027801588)；M5(magenta pcor=0.001489048)。模塊M3(“cyan”)和模塊M5(“magenta”)的eigengenes的聚類分析結果表明這兩個模塊接近。我們對這三個前列腺癌風險模塊（M1, M3,M5）進行子網絡分析，發(fā)現在M3，M5模塊中l(wèi)incRNA含量較多。另外在eigengenes的轉錄因子（transcription factor，TF）富集分析結果表明M3和M5模塊共同被重要的癌癥調控因子Sp1調控，miRNAs富集分析結果表明模塊分別和miR-24和miR-330顯著相關(p_value=0.05)，根據相關已報道文獻可知miR-24和miR-330是前列腺癌癥的的生物標志物。在對M3模塊網絡的研究中發(fā)現，前列腺癌風險模塊M3（“cyan”）中有7個lincRNA (TCONS_l2_00008237、 TCONS_l2_00022670、TCONS_l2_00022611、 linc-PXN-1、 TCONS_l2_00011130、 TCONS_l2_00001418、TCONS_l2_00013175)起著重要調控基因共表達的作用，，故而在網絡的層次上又驗證了lincRNA的生物學功能，我們把這個模塊中的eigengene基因在MetaCore GeneGO中進行富集分析，發(fā)現M3（”cyan”）模塊內的基因主要參與轉錄調控，細胞內蛋白運輸定位，基因表達，衰變等生物過程。所有的結果皆證明了lincRNA在前列腺癌中行使相關調控的功能。本課題通過一系列的生物信息學方法，闡明了lincRNA如何同蛋白編碼基因共表達，并行使相關特定的功能；可作為指導性資源，為研究者研究lncRNA提供新的思路和方式。
[Abstract]:Long chain non-coding RNA (long non-coding RNA,lncRNA) is a class of transcripts with a length greater than 200 nucleotides and no protein coding ability. So far, the number of lncRNA that knows the exact function is very small. Prostate cancer is a malignant tumor occurring in the male reproductive system. It is also one of the most important fatal tumors in men. With the development of cancer transcriptome research, there is more and more evidence that abnormal expression of lncRNA is involved in tumorigenesis. Therefore, the study of lncRNA is very important. According to the position of genome, lncRNA can be divided into different subclasses, in which the intergenic lncRNA is transcribed from the intergenic region, that is, the long chain noncoding region (RNA (Long intergenic non-coding RNAs, lincRNAs) is the object of this study. We use the next generation of sequenced (NGS) data, A total of 30 RNA-Seq samples (20 cancer samples and 10 adjacent normal tissues) were used to analyze the differentially expressed protein coding genes and lincRNA data by weighted gene coexpression network analysis (weighted gene co-expression networkanalysis,WGCNA). We established a coexpression scale-free network for the 5 000 highly differentially expressed genes and conducted cluster analysis to obtain 9 coexpression modules named M1 M9 respectively. The expression matrix is analyzed by principal component analysis (principalcomponent analysis,PCA), and the first principal component is taken as the eigengene, of the whole module, and then the expression value of eigengene is used to represent the total expression of the whole module. The correlation coefficient of each gene with the Pearson's correlation, of eigengene as the module of this gene (that is, module membership kME).) is calculated. After the prostate cancer co-expression module was obtained, all the modules were tested for prostate cancer-related significance, and three prostate cancer-related risk modules M1 (blackpcor=0.008219622), M3 (cyanpcor=0.027801588) and M5 (magenta pcor=0.001489048) were obtained. The clustering analysis of M3 ("cyan") and M5 ("magenta") eigengenes shows that the two modules are close to each other. The subnetwork analysis of the three prostate cancer risk modules (M1, M3OM5) showed that the lincRNA content was higher in M3M5 module. In addition, the results of eigengenes transcription factor (transcription factor,TF) enrichment analysis showed that M3 and M5 modules were jointly regulated by the important cancer regulator Sp1. MiRNAs enrichment analysis showed that the modules were significantly correlated with miR-24 and miR-330 (p_value=0.05), respectively, according to the relevant literature. MiR-24 and miR-330 are biomarkers of prostate cancer. In the study of M3 module network, it was found that 7 lincRNA (TCONS_l2_00008237, TCONS_l2_00022670,TCONS_l2_00022611, linc-PXN-1, TCONS_l2_00011130, TCONS_l2_00001418,TCONS_l2_00013175) in M3 ("cyan") play an important role in regulating gene coexpression. Therefore, the biological function of lincRNA was verified at the network level. We enriched the eigengene gene in MetaCore GeneGO and found that the gene in M3 ("cyan") module is mainly involved in transcriptional regulation, intracellular protein transport location, gene expression, decay and other biological processes. All the results suggest that lincRNA plays a role in the regulation of prostate cancer. Through a series of bioinformatics methods, this paper illustrates how lincRNA is co-expressed with protein-encoded genes and performs related specific functions, which can be used as a guiding resource and provide a new way for researchers to study lncRNA.
【學位授予單位】：蘇州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R737.25

【共引文獻】

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本文編號：2290082