研究背景肺癌是目前全球發(fā)病率最高的惡性腫瘤之一,也是死亡率最高的惡性腫瘤。就發(fā)病率而言,其在美國男性和女性中均位居第二位。肺腺癌是NSCLC最常見的組織學亞型之一。肺癌的早期癥狀隱匿,不易發(fā)現。到目前為止,肺癌的早期診斷仍存在一定程度的難度,有統計稱80%的肺癌患者首次診斷已屬晚期,無法外科手術治療。在肺癌的精確治療中,其發(fā)病、進展及耐藥的分子機制是目前的研究熱點問題,也是藥物治療肺癌的關鍵所在,而生物標志物的篩選對癌癥的精確早期診斷和治療至關重要。研究方法1.項目通過整合分析中使用的數據包括來自miRNA、mRNA以及人參考miRNA-mRNA網絡的肺腺癌的基因表達數據。首先需要收集數據并重建肺腺癌特異性網絡,然后根據網絡結構及其生物學功能鑒定推測的miRNA生物標志物。篩選出的miRNA需要通過文獻挖掘、確認和生物信息學探索,對肺腺癌相關性進行驗證。從公開的GEO數據庫中提取肺腺癌的基因表達和miRNA表達數據,數據集是GSE63459和GSE36681。將數據標準化,然后用limma R包中的線性模型選擇差異表達的mRNA。經驗貝葉斯參數方法應用于計算p值和其他參數。應用Benj... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１：數據收集程序，整合分析鑒定ｍｉＲＮＡ生物標志物，??對ｍｉＲＮＡ牛物標志物的驗證

文???３．?ｍｉＲＮＡ生物標志物的生物學功能富集驗證??進一步進行了功能富集分析，通過Ｄａｔａｂａｓｅ?ｆｏｒ?Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ、Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ和??Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ?Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ?（ＤＡＶＩＤ）在線工具調查由己鑒定的ｍｉＲＮＡ生物標記調節(jié)??的基因的作用。該分析以兩種方式進行：基因本體論（ＧＯ）分析和ＫＥＧＧ途??徑分析。??在ＧＯ分析中，我們在三個層面進行了分析：生物過程（ＢＰ），細胞組分（ＣＣ）??和分子功能（ＭＦ）。前十名最顯著的豐富項目如圖２所示。通過進一步的文獻??驗證，我們發(fā)現大多數項目與肺腺癌有很強的關系。例如，相關研宄表明（６３），??分子功能水平上，ＦＧＦＲ２的功能可以由兩種蛋白質調節(jié)一Ｇｒｂ２和Ｐｌｃｙｌ，在缺乏??生長因子是，兩種蛋白質將競爭相同的蛋白質結合位點。ＦＧＦＲ２表達可被??ｍｉＲ－３３８－３ｐ?（—種鑒定的ｍｉＲＮＡ生物標志物）抑制。其他方面，如在細胞質（６４）、??膜界限的細胞器（６５）、代謝過程的正調控（６６）和轉錄因子結合（６７）等發(fā)面，已通過??生物學和臨床實驗證實其對肺腺癌的發(fā)生和轉移有影響。??Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｐｒｏｃｅｓｓ??Ｐｏｓｉｔｉｖｅ?ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｅｌｌｕｌａｒ?ｐｒｏｃｅｓｓ?■■■■■■■■■■■■■■??Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ?ｕｆ?ｎｕｃｒｏｍｕｉｅｃｕｌｅ?ｍｅｔａｂｏｌｉｃ??Ｐｏｓｉｔｔｖｅ?ｒｅｇｕｌａｌｔｏｎ?ｏｆｌｎｏｌｏｇｉｃａｌ?ｐｒｏｃｅｓｓ??Ｋｃｇｕｌａｔｉｏｎ?ｎｌ?ｍｃｒｌａｈｏｌｉｃ?ｐｒｏｃｅｓｓ??Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｐｒｉｍａｒｙ?ｍｅｔａｂｏｌｉｃ?ｐｒｏ

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本文編號：3344039