癌癥異質(zhì)性一直是研究人員在分子表達(dá)分析過程中嘗試解決的問題。本課題使用4組公開的microRNA芯片數(shù)據(jù)來評價考慮癌癥異質(zhì)性的芯片算法，分別是LSOSS,COPA, MOST, ORT, OS以及傳統(tǒng)的t-test，得出結(jié)論要發(fā)現(xiàn)那些只在部分樣本中表達(dá)發(fā)生變化的microRNA，只能通過使用更適合的考慮癌癥異質(zhì)性的算法，而不是傳統(tǒng)的方法。這里，為了方便實驗人員把這些算法運(yùn)用到自己的實際實驗中去，我們還構(gòu)建了一個整合以上六種算法的具有良好圖形用戶界面的Java程序。通過比較不同層次上數(shù)據(jù)間一致性的差異，我們發(fā)現(xiàn)在系統(tǒng)和功能層次上能較好的找到不同實驗組數(shù)據(jù)之間的共同點。分析上述4組數(shù)據(jù)后，最終得到了富集的38個GeneOntology條目，16個KEGG通路和99個GeneGo通路。在最顯著的15個GeneGo通路中，4個被之前的研究報道過，剩下的我們也通過分析通路中的組成基因來證實和前列腺癌相關(guān)。 另外，本課題還收集了近年P(guān)ubMed上報導(dǎo)的與前列腺癌相關(guān)的通路，將它們與近期研究的比較熱門的癌癥Hallmarks關(guān)聯(lián)，初步建立了一個針對前列腺癌相關(guān)通路的詳盡的數(shù)據(jù)庫。

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1可信miRNA在各個算法篩選出的差異miRNA中占的比例

一小部分癌癥樣本中表現(xiàn)出高表達(dá)。而類似t-test的算法由于會平均化正常和癌癥本中基因的表達(dá)信號值，因而會消除這種特性�？紤]到這種致癌基因的激活模式Tomlins等作者證明了在這種情況下，t-test很難發(fā)揮作用[15]。為了解決這一難題，近年國際上發(fā)表了一系列新的檢測差....

圖24組數(shù)據(jù)集在不同層次上的兩兩比較重疊分析

圖24組數(shù)據(jù)集在不同層次上的兩兩比較重疊分析。為了保持重疊分析中數(shù)據(jù)和分析過程的一致性，我們使用同一款軟件MetaCore對差異表達(dá)miRNA的靶基因進(jìn)行GeneOntology（GO-MF，分子功能；GO-BP，生物過程）和通路層次的富集。然后，我們分別計算了6....

圖3富集得最顯著的GeneGo通路圖：DevelopmentLigand-independentactivationofESR1andESR2

圖3富集得最顯著的GeneGo通路圖：Development_Ligand-independentactivationofESR1andESR2。附錄1顯示了改圖的圖例。差異基因在圖中用紅色柱子標(biāo)注，標(biāo)有字母“D”的粉紅色六邊形標(biāo)識的是與前列腺癌相關(guān)的基因。t....

圖4基因集富集到的不同生物功能的概況

4基因集富集到的不同生物功能的概況。至少在3組數(shù)據(jù)集中被認(rèn)定為差異miRN為基因集分別富集到GO（FDR<0.001）,KEGG通路（p<0.001）和GeneGo通路（FD邊方框里列出來的是最顯著的5個GO條目，KEGG通路和GeneGo通....

本文編號：3944256