【摘要】：前列腺癌是一種常見的復雜疾病，同時伴有很高的致死率。因此識別前列腺癌關聯(lián)的基因和生物標記物變得十分迫切和需要，它們可以用于研究疾病進展的潛在發(fā)生機理和制定有效的早期診斷和治療辦法。 在本文中，我們推出了在系統(tǒng)層次上整合基因表達和蛋白質交互網絡數(shù)據的分析流程，致力于獲得在前列腺癌癌變過程中的疾病關聯(lián)基因或生物標記物。首先，我們創(chuàng)建人類前列腺癌蛋白質-蛋白質相互作用網絡(HPC-PPIN)，之后我們將前列腺癌基因表達數(shù)據映射到網絡中的每個節(jié)點上,利用這種方法去識別前列腺癌癌變過程中的模塊標記物。最后，我們驗證了獲得的模塊生物標記物。同時，我們獲得了不同前列腺癌癌癥階段的模塊。通過這些模塊，我們識別得到了通路transcriptionAndrogen Receptor (AR) nuclear signaling和Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR)signaling pathway，它們可以作為前列腺癌癌變的通路靶點。相比一些已報道的生物標記物，通過我們提出的方法識別的疾病標記物在前列腺癌癌變過程中具有更強的預測性。進行功能富集分析后，我們還發(fā)現(xiàn)了模塊標記物中的基因大多富集在真核功能區(qū)域并編碼成為轉錄因子，例如轉錄因子AR,Myc,ESR1和一個隱藏的Sp1轉錄因子，它們被考慮作為前列腺癌潛在的新的生物標記物。另外，，高通量技術帶來了爆炸性的數(shù)據，由于癌癥的復雜性和不同組學數(shù)據之間的異質性，使得多組學數(shù)據得到的結果往往不具有一致性。因此，我們開發(fā)了一款軟件IOA(Integrative Omicsdata)，它是基于在系統(tǒng)層次進行基因表達譜數(shù)據，microRNA表達譜數(shù)據，ChIP-Seq三類組學數(shù)據整合分析，最終在通路層次上尋找到它們的一致性。該軟件是基于良好圖形界面的Java程序，并且其中每一個分析模塊可以單獨使用。
【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

【參考文獻】

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1 李鐵求;馮春瓊;鄒亞光;石嶸;梁爽;毛向明;;基于文獻挖掘的雄激素非依賴型前列腺癌特異表達基因的生物信息學分析[J];中華男科學雜志;2009年12期

2 謝超;郜盡;袁運生;俞雁;;蛋白質相互作用及互作網絡的生物信息學分析[J];上海交通大學學報(醫(yī)學版);2009年04期

本文編號：2546340