發(fā)布時間：2017-05-13 17:03

  本文關鍵詞：基于miRNA的lncRNA和mRNA的調控網絡，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物信息學是比較熱門的交叉學科,其主要機制包括非編碼RNA、DNA甲基化等。非編碼RNA中常見的有小分子RNA(mi RNA)、長鏈非編碼RNA(lnc RNA),以及干擾RNA(si RNA)。其中非編碼mi RNA的長度在21~25nt之間,而lnc RNA一般長度在200~100000nt之間。但lnc RNA可以在轉錄、轉錄前和轉錄后發(fā)揮調控作用機制,從而lnc RNA和mi RNA之間存在著調控的關系。另外還有一種編碼蛋白基因,其中信使RNA(m RNA)就是翻譯蛋白的編碼基因,同時mi RNA可以抑制m RNA的翻譯并影響其穩(wěn)定性。在編碼RNA和非編碼RNA發(fā)展的過程中,彼此之間可能存在相互聯(lián)系、相互制約的關系。因此,人們開始不斷研究基因間的復雜調控關系,進而分析基因間的生物功能作用。過去,人們只對單個基因的功能作用進行研究,而逐漸發(fā)展為人們發(fā)現生物體是一個復雜的系統(tǒng),各基因間可能存在相互調控的關系,進而形成一個復雜的調控網絡。因此,近些年,lnc RNA、mi RNA和m RNA之間的相互調控作用成為生物信息研究的熱點之一。隨著調控網絡研究的發(fā)展,發(fā)現lnc RNA可以以一種競爭性內源性RNA(Competing Endogenous RNA,ce RNA)參與靶mi RNA的表達調控。同時,mi RNA能夠靶向m RNA的3’UTR,抑制m RNA的翻譯或者降解m RNA。總之,在預測lnc RNA、mi RNA、m RNA間存在著緊密的調控關系的過程中,各種靶基因預測的軟件也在不斷的更新。并在傳統(tǒng)靶基因預測軟件的基礎上提出新的編碼機制,該機制不僅在lnc RNA長度問題上也有所改進,同時也有利于研究三者間的復雜調控關系。本文主要是建立一個基于mi RNA的lnc RNA和m RNA的調控網絡。首先,對人類全基因組m RNA、mi RNA和lnc RNA胃癌耐藥數據進行收集。運用DIANA-mocro T 4.0靶基因預測軟件對mi RNA特定的靶基因m RNA進行預測并選取,利用靶基因選取規(guī)則對m RNA和mi RNA的靶基因預測結果進行二次篩選,篩選出有效的、可靠的靶基因。其次,利用編碼機制算法預測lnc RNA和mi RNA的靶點,之后利用DIANA-Lnc Base靶基因預測軟件分析lnc RNA和mi RNA的相互調控關系。最后綜合實驗數據結果分析m RNA與mi RNA、lnc RNA與mi RNA的相互調控關系。在選定以及驗證過的lnc RNA、mi RNA與m RNA靶基因數據的基礎上,對數據結果集進行差異表達數據的篩選和冗余數據處理,然后利用鄰接矩陣模型和圖論建立初級調控網絡。由于初級調控網絡模型的復雜性,本文利用K-means算法根據度相似性對初級調控網絡模型進行挖掘。最后進行富集分析處理,研究核心調控網絡模塊中各基因間的作用。通過這種基于mi RNA的lnc RNA和m RNA的調控網絡的研究,找到m RNA與mi RNA、lnc RNA與mi RNA之間可能存在的相互調控關系。因此,該調控網絡不僅從本質上揭示出其研究的生物信息學價值,同時也揭示其對人體生理機能的重大影響。相信本實驗研究的調控網絡為今后胃癌耐藥的研究找到新的途徑,并對基因組學研究具有一定的意義,同時也可以將此實驗方法應用到其它癌癥或者更復雜的疾病研究中。
【關鍵詞】：lncRNA miRNA mRNA ceRNA 胃癌耐藥
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4;R735.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 選題依據10-11
• 1.2 研究背景及現狀11-12
• 1.3 研究目的與意義12-13
• 1.4 論文組織結構13-15
• 第2章 生物背景知識15-21
• 2.1 生物分子介紹15-17
• 2.1.1 長鏈非編碼RNA15-16
• 2.1.2 小分子RNA16
• 2.1.3 信使RNA16-17
• 2.2 MIRNA、MRNA、LNCRNA作用機制及研究進展17-18
• 2.2.1 miRNA和mRNA作用機制及研究進展17
• 2.2.2 lncRNA和miRNA作用機制及研究進展17-18
• 2.3 靶基因預測軟件18-20
• 2.3.1 miRNA和mRNA的靶基因預測軟件18-19
• 2.3.2 lncRNA和miRNA的靶基因預測軟件19-20
• 2.4 本章小結20-21
• 第3章 調控網絡的作用分析21-37
• 3.1 調控網絡假設21
• 3.2 總體實驗流程設計21-22
• 3.3 數據收集22-25
• 3.3.1 miRNA數據的收集23-24
• 3.3.2 lncRNA數據的收集24-25
• 3.4 靶點預測以及調控關系驗證25-35
• 3.4.1 miRNA靶向mRNA25-28
• 3.4.2 編碼機制的提出28-33
• 3.4.3 lncRNA靶向miRNA33-35
• 3.5 實驗結果35-36
• 3.6 本章小結36-37
• 第4章 基于MIRNA的LNCRNA和MRNA的調控網絡37-50
• 4.1 系統(tǒng)模型概述37-38
• 4.2 前期數據準備38-40
• 4.2.1 差異表達數據篩選38-39
• 4.2.2 數據冗余處理39-40
• 4.3 初級調控網絡建立40-42
• 4.4 調控網絡的性能優(yōu)化42-45
• 4.5 實驗結果分析45-48
• 4.5.1 富集分析45-46
• 4.5.2 調控網絡在胃癌耐藥中的作用分析46-48
• 4.6 核心節(jié)點的有效性分析48-49
• 4.7 本章小結49-50
• 第5章 總結與展望50-52
• 5.1 總結50-51
• 5.2 展望51-52
• 參考文獻52-56
• 作者簡介及科研成果56-57
• 致謝57

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本文編號：363089