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时间:2019-05-16
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1、分类号:R394单位代码:10183研究生学号:2015712014密级:公开基基于生物信息学筛吉林大学选乳腺硕士学位论文癌潜在(学术学位)生物标基于生物信息学筛选乳腺癌潜在生物标志物志物Screeningofpotentialbiomarkersforbreastcancerbasedonbioinformatics作者姓名:朱政农专业:遗传学吉林研究方向:肿瘤早期诊断及化学预防大学指导教师:温得中培养单位:吉林大学基础医学院2018年5月基于生物信息学筛选乳腺癌潜在生物标志物Screeningofpotenti
2、albiomarkersforbreastcancerbasedonbioinformatics作者姓名:朱政农专业名称:遗传学指导教师:温得中学位类别:理学硕士答辩日期:2018年5月25日未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用(但纯学术性使用不在此限)。否则,应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立
3、进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院:本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿,希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版
4、,并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用,同意按章程规定享受相关权益。论文级别:■硕士□博士学科专业:遗传学论文题目:基于生物信息学筛选乳腺癌潜在生物标志物作者签名:指导教师签名:年月日作者联系地址(邮编):作者联系电话:摘要基于生物信息学筛选乳腺癌潜在生物标志物目的:随着我国人口结构趋于老龄化,全国恶性肿瘤的发病率逐年上升。肺癌发病率高居榜首,其次为胃癌、结直肠癌、肝癌和食管癌。其中女性肿瘤患者中乳腺癌发病率最高。因此,筛选一种能够指导乳腺癌早期诊断的分子标志物对早期预防乳腺癌的发生发
5、展起到关键的作用。近年来,生物信息学高速发展,生物大数据,如基因芯片数据、RNA-seq数据急剧增加。利用生物信息学的分析方法和生物信息学分析软件,分析生物大数据,寻找与疾病发生发展相关的靶点,能够得到意想不到的结果,为研究疾病的发生和发展提供了一条新的思路。方法:1、从GEO数据库中下载基因芯片数据,利用R语言中的生物信息学软件,筛选与乳腺癌相关的差异表达基因。然后用WGCNA方法对差异表达基因构建基因共表达模块。根据GEO数据库中每个样品的表型数据,筛选与乳腺癌相关的基因模块,并对模块中的基因进行GO富集分析。
6、同时用cytoscape对模块中的基因的共表达关系进行可视化。2、从GEO中下载乳腺癌患者的RNA-seq数据,利用sratoolkit软件将.sra文件转换为.fastq文件,然后通过FastQC软件对RNA-seq数据进行质量评价,剔除质量较差的数据。接下来用HISAT2软件将数据比对到人类参考基因组上,然后通过StringTie软件量化基因的表达水平,同时将数据转换成Ballgown可以读取的格式。最后用R语言的Ballgown包进行基因的差异表达分析,筛选出差异表达基因。3、为了验证生物信息学方法和软件分析
7、的结果,收集乳腺癌患者的乳腺组织和非乳腺癌患者的乳腺组织,通过荧光定量PCR方法检测生物信息学分析的结果。结果:1、通过对乳腺癌组织的基因芯片数据的分析,筛选出了与乳腺癌发生发展I相关的2404个差异表达基因,构建了11个基因共表达模块,通过与样本表型数据的相关性分析,筛选出yellow模块与乳腺癌密切相关,然后对其中的基因进行GO富集分析,结果表明主要富集的显著性生物进程包括上皮管的形成过程、小管形成过程、小管形态发生过程和上皮管的形态发生过程等。用cytoscape软件对基因列表进行可视化分析,筛选出了4个基因
8、,即RAB25、KRT19、SPINT2和AP1M2,它们与乳腺癌的发生发展显著性相关。2、通过对乳腺癌组织的RNA-seq数据进行基因差异表达分析,筛选出了AGR2、AGR3、MMP11、POSTN和KRT19基因。把RNA-seq数据分析结果与芯片数据分析结果比对,并结合文献研究,发现KRT19在乳腺癌的发生发展中起着关键性的作用,它的表达水平与乳腺癌发
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