通过共表达网络分析（WGCNA）探究前列腺癌发生与进展相关功能基因模块

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1、分类号：R966单位代码：10183研通研究生学号：2015712072密级：公开过共表达网络分析（WGCNA）吉林大学探究前列腺硕士学位论文癌发生（学术学位）与进展相通过共表达网络分析（WGCNA）探究前列腺癌发生与关功进展相关功能基因模块能基Exploringfunctionalgenemodulesinthedevelopment因模andprogressionofprostatecancerbyWGCNA块作者姓名：谭永飞专业：药理学吉林研究方向：肿瘤药理学大学指导教师：曲极冰教授培养单位：基础医学院2018年4月通过

2、共表达网络分析（WGCNA）探究前列腺癌发生与进展相关功能基因模块ExploringfunctionalgenemodulesinthedevelopmentandprogressionofprostatecancerbyWGCNA作者姓名：谭永飞专业名称：药理学指导教师：曲极冰教授学位类别：医学硕士答辩日期：年月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

3、，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）

4、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，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：药理学论文题目：通过共表达网络分析（WGCNA）探究前列腺癌发生与进展相关功能基因模块作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址（邮编）：吉林大学基础医学院药理学130000作者联系电话：18843015090中文摘要通过共表达网络分析（WGCNA）探究前列腺癌发生与进展相关功能基因模块前列腺癌是男

5、性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一，我国相较于欧美发达国家，是前列腺癌低发区，但是近年来中国男性的前列腺癌发病率呈明显上升趋势，已经成为了危害我国中老年男性的重要疾病之一。前列腺癌是一种由多基因多水平共同作用的复杂疾病。传统生物学研究无法在整体上揭示DNA、RNA和蛋白质组成的生物分子复杂网络在前列腺癌发生进展中的作用。近年来，海量高通量数据的产生和权重基因共表达网络等生物网络分析法的应用提供了一个从宏观而全面的角度解析疾病中复杂相互作用网络的解决方案。我们分别以权重基因共表达网络分析方法构建发生风险相关网络与进展风险相关网络

6、，共得到七个发生风险模块和一个进展风险模块。其中，七个发生风险模块参与的通路和生物学过程主要是肿瘤血管生成、细胞信号转导、细胞周期与细胞修复、mRNA的加工处理、药物代谢、DNA修复、蛋白质的修饰加工、消化腺分泌调节。进展风险模块主要参与了细胞周期、细胞分裂和细胞修复过程。对比其差异表达基因的富集结果，模块富集到的通路和生物学过程更具体细致，有助于深入了解不同表达模式的基因在癌症中的具体作用。在七个发生风险模块中与癌症发生风险相关程度最高（cor=-0.47）的模块富集于cAMP和钙通道等信号通路，提示这些通路的紊乱与前列腺癌

7、的发生有密切关系。枢纽基因中有较多lncRNA排名靠前，显示lncRNA在其中起了重要作用。其中模块身份值（MM）较高的枢纽基因RBMS3，枢纽lncRNAADAMTS9-AS2已经被文献证实为抑癌基因，表明枢纽基因可能在前列腺癌发生过程中起到重要调控作用。通过构建前列腺癌进展相关权重基因网络，联系临床进展特征，我们发现与肿瘤侵袭呈现较强相关的模块，与发生风险模块其中之一重叠性很高，证明其富集的细胞周期与细胞分裂等通路的失衡贯穿了前列腺癌的发生发展过程，其枢纽基因CENPE、CENPF、NUSAP1以及RACGAP1等已被I广

8、泛报道与前列腺侵袭进展以及癌症恶性程度密切相关。本研究表明，基于网络的权重共表达分析方法联合临床样本信息，能够为探索前列腺癌发生发展的分子机制，发现新的的分子标记物和潜在治疗靶点提供有力的理论依据。关键词:前列腺癌，WGCNA，富集分析，RNA-seq，差异分析IIABSTR