背景:心腦血管疾病已經成為威脅居民健康的首要原因,動脈粥樣硬化引起的血管狹窄、閉塞以及粥樣斑塊破裂脫落導致的血管栓塞是組成心腦血管疾病的重要類型。脂質代謝紊亂是動脈粥樣硬化性心血管疾病的重要危險因素,循環(huán)LDL-C升高與動脈粥樣硬化的起病及發(fā)展有著直接聯(lián)系,巨噬細胞吞噬過多的氧化型低密度脂蛋白形成泡沫細胞是動脈粥樣硬化發(fā)病的病理基礎。循環(huán)LDL-C已經成為臨床上評價降脂效果的最重要指標。miRNA參與脂代謝的調控,循環(huán)miRNA已經被證明可以用于疾病的診斷、治療效果的評估以及預后評價,從臨床樣本（血清或病變組織）中篩查差異的miRNA表達已經成為研究miRNA與疾病關系的重要方向。目的:從臨床樣本探索脂代謝紊亂相關的miRNA,如能取得預期效果,或有助于進一步揭露脂代謝紊亂的潛在機制,為ASCVD疾病的早期診斷以及治療提供新的思路。方法:1.收集從2017年3月至2017年12月在中國揚州大學附屬醫(yī)院就診的門診/住院病人及健康體檢者。根據(jù)受試者血LDL-C水平,分為高脂組（n=30）及健康對照組（n=30）。分別從高脂組和健康對照組中按完全隨機原則各抽取5例血清樣本進行miRNAs血清... 

【文章來源】：揚州大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１：散點圖中每一個點代表芯片上的探針點，該點在二維平面中的位置由其Ｘ軸坐標和Ｙ軸坐??標確定：Ｘ軸：該點在樣品芯片中標準化以后的信號值

２３??８．４?ＰＣＡ分析通過ＰＣＡ分析，觀察樣品的分布情況，驗證實驗設計的合理性以及生物學??重復樣品的均一性。（圖１－２）顯示實驗組與對照組樣本分別集中在二維空間內不同的區(qū)??域，提示樣品分組相對合理，組內重復性相對較好。??Ｓ?／?Ｊ３３］?＼??＾?Ｊ７］??Ｉ?〇■?＃?＾??Ｉ?Ｊ８１?Ｊ５８］??Ｉ?Ｐ??—Ｉ?１?１?１?１?１?１—??－１５０?－１００?－５０?０?５０?１００?１５０??Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?１?（９０．１９％）??圖１－２：?ｃａｓｅ?（紅點）和ｃｏｎｔｒｏｌ?（綠點）分別集中分布在二維空間內不同的區(qū)域，說明該樣品分姐相??對合理，組內重復性良好??８．５差異篩選和火山圖??８．５．１差異篩選??在篩選差異ｍｉＲＮＡ之前，先使用探針進行過濾。對于有生物學重復的分析，利用Ｔ??檢驗得到的Ｐ值和標準化信號值的差異倍數(shù)進行篩選，篩選標準為：Ｆｏｌｄ?ｃｈａｎｇｅ值＞＝２．０??且Ｐ值＜＝０．０５。對于沒有生物學重復的分析，僅利用差異倍數(shù)Ｆｏｌｄ?ｃｈａｎｇｅ值進行篩選，??標準為：Ｆｏｌｄ?ｃｈａｎｇｅ值＞＝２．０。使用這種方法我們共篩選出２２種差異表達的ｍｉＲＮＡ，其??中

?ｍ?今＊??圖１－４：聚類分析熱圖，每列代表一個樣本，４、５、９、７、８為健康對照姐，２７、３３、３５、５７、５８代??表高脂組。毎行代表一個ｍｉＲＮＡ，在分層聚類歸納之后，將具有相似表達傾向的ｍｉＲＮＡ組合在一??起，紅色代表上調的表達量，綠色代表下調的表達量，黑色代表無差異，差別越大，顏色飽和度越??高。??

【參考文獻】：
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本文編號：3370261