本文關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)移潛能遞進(jìn)的肝癌細(xì)胞系模型多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2006年中,隨著人類基因組一號(hào)染色體的全部序列測(cè)序完成,人類完成了全部染色體(22+XY)的測(cè)序工作,人類進(jìn)入后基因組時(shí)代。在此之后,人類不斷推進(jìn)技術(shù)和儀器的更新,為了解讀所謂“生命天書”的人類基因組做出各種嘗試。各類組學(xué)技術(shù)在這樣的背景下大力發(fā)展,成為后基因組時(shí)代生物學(xué)研究的熱門領(lǐng)域。而在各類組學(xué)研究層出不窮,新興技術(shù)迅速涌現(xiàn)的今天,以高通量測(cè)序技術(shù)(high-throughput sequencing,HTS)為基礎(chǔ)的轉(zhuǎn)錄組學(xué)和以串聯(lián)質(zhì)譜技術(shù)為基礎(chǔ)的蛋白質(zhì)組學(xué)(tandem mass spectrometry,MS/MS)憑借高覆蓋率,高精度,高通量等特點(diǎn),成為生物大數(shù)據(jù)時(shí)代組學(xué)研究的中流砥柱。隨著近年來高通量測(cè)序技術(shù)和質(zhì)譜技術(shù)的不斷進(jìn)步,運(yùn)用轉(zhuǎn)錄組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)對(duì)生物學(xué)問題的研究水平不斷提高,成果越來越多。但利用組學(xué)技術(shù)解答生物學(xué)問題的研究中,多數(shù)只關(guān)注轉(zhuǎn)錄組或蛋白質(zhì)組,少有研究同時(shí)利用兩者,整合分析轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)。依照中心法則,一個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄本中攜帶的遺傳信息通過翻譯傳遞到蛋白產(chǎn)物中,這二者的表達(dá)量之間必然有一定聯(lián)系。但上升到組學(xué)水平后,研究發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組之間的相關(guān)性并不如預(yù)期,這意味著轉(zhuǎn)錄和翻譯過程具有復(fù)雜的調(diào)控機(jī)制。在這樣的基礎(chǔ)上,我們?nèi)钥梢詮膬煞N組學(xué)數(shù)據(jù)的整合分析中獲得從單一組學(xué)數(shù)據(jù)中不能獲得的知識(shí)。目前,多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析存在兩個(gè)極端,一方面生物信息學(xué)家利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的先進(jìn)知識(shí),開發(fā)了很多多組學(xué)數(shù)據(jù)整合的算法,但缺乏實(shí)踐應(yīng)用;另一方面多數(shù)組學(xué)領(lǐng)域的研究者只精通一種組學(xué)數(shù)據(jù)的分析處理手段,即使獲得多組學(xué)數(shù)據(jù)也只是簡(jiǎn)單的進(jìn)行整合。本文針對(duì)上述問題,通過選取合適的算法和軟件,對(duì)轉(zhuǎn)移潛能遞進(jìn)的肝癌細(xì)胞系模型的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合分析,具體內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:1.組學(xué)數(shù)據(jù)分析結(jié)果中具有不可避免的假陽性,為了獲取真實(shí)可靠的分析數(shù)據(jù),嚴(yán)格的原始數(shù)據(jù)處理和質(zhì)控流程必不可少。本文針對(duì)基于RNA-Seq的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和基于SILAC標(biāo)記的定量蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù),根據(jù)各自的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)選取合適的原始數(shù)據(jù)處理和分析流程,在經(jīng)過組學(xué)數(shù)據(jù)基本信息分析后獲得了高質(zhì)量的表達(dá)譜。在此基礎(chǔ)上選用Edge R方法和ANOVA方法分別對(duì)轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組中的差異表達(dá)基因/蛋白進(jìn)行篩選,獲得各自的差異表達(dá)譜,用于進(jìn)一步分析。2.基于轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組的差異表達(dá)譜,我們分析了不同生物樣品的組學(xué)數(shù)據(jù)內(nèi)部,以及轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組之間的相關(guān)性。并通過定義累積差異,選取組學(xué)數(shù)據(jù)間差異較大的基因,并對(duì)這些基因功能的同質(zhì)性與肝癌轉(zhuǎn)移潛能的增加之間的關(guān)系進(jìn)行分析。為了研究轉(zhuǎn)移潛能增加過程中,蛋白質(zhì)組的動(dòng)態(tài)變化,我們對(duì)差異表達(dá)蛋白的動(dòng)態(tài)變化模式進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在肝癌細(xì)胞系模型中,蛋白質(zhì)組的顯著變化可分為四個(gè)類群,且這些類群的基因在功能上具有一定的特征性。3.上述多組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析的思想和流程,我們也應(yīng)用到了人類染色體蛋白質(zhì)組計(jì)劃(C-HPP)的相關(guān)研究中。我們對(duì)肝癌細(xì)胞系的基因組、轉(zhuǎn)錄組、翻譯組和非標(biāo)定量蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合分析,闡述了組學(xué)數(shù)據(jù)之間反映出的遺傳信息流的變化,并對(duì)不同組學(xué)數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上,我們依據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)集整合分析提供的線索,利用多種富集策略對(duì)肝癌細(xì)胞系中可能表達(dá)的漏檢蛋白進(jìn)行了針對(duì)性的檢測(cè)。綜上所述,本文通過對(duì)轉(zhuǎn)移潛能遞進(jìn)的肝癌細(xì)胞系模型的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,建立了從多組學(xué)原始數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)質(zhì)量分析,差異表達(dá)篩選到組學(xué)數(shù)據(jù)功能聚類,蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等系統(tǒng)生物學(xué)分析的完整流程,對(duì)肝癌轉(zhuǎn)移侵襲能力增強(qiáng)過程中的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組變化進(jìn)行了系統(tǒng)分析。并將這一基本流程應(yīng)用于C-HPP大規(guī)模多組學(xué)數(shù)據(jù)的整合分析中,為C-HPP后續(xù)研究提供線索。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)組學(xué) 轉(zhuǎn)錄組學(xué) 生物信息學(xué) 肝細(xì)胞癌
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R735.7
【目錄】：

• 術(shù)語/縮略詞表5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 前言11
• 研究背景11-16
• 1.1 肝癌，，腫瘤細(xì)胞的轉(zhuǎn)移11-12
• 1.2 轉(zhuǎn)錄組，蛋白質(zhì)組和組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和存在的問題13-14
• 1.4 研究?jī)?nèi)容14-16
• 1 組學(xué)數(shù)據(jù)的基本信息分析和差異表達(dá)基因篩選16-28
• 1.1 材料與方法16-21
• 1.1.1 生物學(xué)模型和數(shù)據(jù)集16-17
• 1.1.2 數(shù)據(jù)搜庫和質(zhì)量控制17-18
• 1.1.3 組學(xué)數(shù)據(jù)基本信息分析18-19
• 1.1.4 差異表達(dá)基因/蛋白的篩選19-21
• 1.2 結(jié)果與討論21-27
• 1.2.1 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的基本信息分析21-22
• 1.2.2 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)的基本信息分析22-26
• 1.2.3 兩個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)集之間的重疊部分26
• 1.2.4 差異表達(dá)基因/蛋白的篩選26-27
• 1.3 本章小結(jié)27-28
• 2 轉(zhuǎn)移潛能遞進(jìn)的肝癌細(xì)胞系模型多組學(xué)差異表達(dá)基因的整合分析和蛋白質(zhì)組動(dòng)態(tài)變化模式的構(gòu)建28-40
• 2.1 材料與方法28-30
• 2.1.1 數(shù)據(jù)集28-29
• 2.1.3 轉(zhuǎn)移潛能遞進(jìn)的肝癌細(xì)胞系模型的蛋白質(zhì)組動(dòng)態(tài)變化模式構(gòu)建29-30
• 2.2 結(jié)果與討論30-39
• 2.2.1 組學(xué)數(shù)據(jù)相關(guān)性隨基因與癌癥相關(guān)性上升而上升30-33
• 2.2.2 多組學(xué)差異表達(dá)譜的基因功能分析33-35
• 2.2.3 蛋白質(zhì)組動(dòng)態(tài)變化模式的構(gòu)建35-39
• 2.3 本章小結(jié)39-40
• 3 組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用40-47
• 3.1 材料與方法41-43
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)41-42
• 3.1.2 數(shù)據(jù)集和質(zhì)量控制42-43
• 3.2 結(jié)果與討論43-46
• 3.2.1 多種組學(xué)數(shù)據(jù)的整合分析43-45
• 3.2.2 富集策略亞蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)的整合分析45-46
• 3.3 本章小結(jié)46-47
• 總結(jié)與討論47-48
• 參考文獻(xiàn)48-53
• 附錄和附圖53-57
• 代表性論著57-59
• 致謝59-61
• 個(gè)人簡(jiǎn)介61-62

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本文編號(hào)：503112