基于基因表达谱和蛋白-蛋白相互作用网络的乳腺癌相关特异性基因的识别

发布时间：2020-08-09 13:16

【摘要】：乳腺癌是一种对女性健康产生严重威胁的恶性肿瘤,目前的诊断及治疗效果较差。进一步识别乳腺癌相关的基因对于乳腺癌的治疗和诊断精确度的提高具有重大意义。再者,目前生物信息学的方法广泛地应用于疾病相关基因识别,为实验提供了重要的理论指导。故本研究基于生物信息学的方法进行乳腺癌相关基因的识别。(1)以乳腺癌为研究对象,将GEO数据库中表达谱数据集作为数据源。对原始数据进行背景校正、标准化及汇总等预处理操作,随后利用最大相关最小冗余的特征提取算法和Dijkstra最短路径算法对乳腺癌相关基因进行预测。然后去随机因素,最终得到乳腺癌的候选基因。(2)以三阴性乳腺癌为研究对象,我们将GEO数据库中表达谱数据集作为数据源。同样方法获得与三阴性乳腺癌具有最强相关性的候选基因,将这些候选基因与上述从乳腺癌分析中获得的候选基因取交集,得到最终的三阴性乳腺癌的候选基因。最后对候选基因进行GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。最终筛选出19个与乳腺癌具有最显著相关性的候选基因。这19个基因其中大部分已被报道与乳腺癌确有直接关系。GO富集分析表明这些基因主要与氧水平和转录相关。KEGG富集分析表明这些基因主要富集于前列腺癌路径、内分泌拮抗和癌症相关通路。最终得到54个与三阴性乳腺癌相关的基因。这些基因其中大部分已被报道确与乳腺癌有直接的关系,同时其中另一些基因如MAGOH、RPS3、JUN、HCFC1、OGT、PPP1CB、CFTR及ESR1目前少见报道,提示可能是乳腺癌相关的新特异基因,有待实验验证。GO富集分析表明这些基因主要与黏附作用和转录有关。KEGG富集分析表明这些基因可能与病毒致癌有关。本研究的主要创新点:(1)将基因表达谱和PPI数据进行整合,用PPI网络的系统生物学方法研究基因表达谱数据。(2)将基因看作特征,基于最大相关最小冗余特征筛选算法以及最短路径算法筛选出与疾病显著相关的基因。最后利用GO分析与KEGG富集分析找出这些基因参与最多的信号通路和功能,以此推断与乳腺癌有关的重要潜在生物学机制和生物途径。本文为乳腺癌相关的基因识别提供了有效的方法和手段,对乳腺癌的进一步研究提供了一定的理论支持。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R737.9;TP301.6
【图文】：

前 24 个基因做乳腺癌的候选基因。排除 5 个随机因素后，基于 R 语言的clusterProfiler 包对剩余 19 个基因进行 GO 富集分析和 KEGG 通路富集分析。2.2.1 芯片数据来源本实验数据源为 GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）数据库，是当今最大的、最全面的公共基因表达资源。GEO 全称为 Gene Expression Omnibus，是一个免费的微阵列数据、下一代测序和其他高通量测序的数据的平台。该数据库由美国国家医学图书馆国家生物技术信息中心（NCBI）建立和维护，目前公共区域可获得大于一百万数据样本，并且样本数量在不断地增长。GEO 提供的主要的数据有：（1）GSE:原始数据，以此开头的 ID 号为研究的 ID；（2）GSD：背景校正和归一化后的数据；（3）GSM：样本数据，一个 GSE 包含多个 GSM；(4)GPL：芯片平台描述数据，通常只有同一平台的数据才可以进行比较。本研究选择乳腺癌的基因表达谱数据集 GSE9574。该文件包含 29 个样本文件，其中，14 个样本来自乳腺癌组织内的上皮细胞，15 个样本来自正常组织的上皮细胞。

天津大学硕士学位论文首先，运用相对对数（RLE）箱图的可靠性，如图 2-2 所示，一个探针组在某个样本的表达值除以该探针组在所有样本中表达值的中位数后取对数。箱线图中间的黑线代表中位数，所有的黑线接近 0 线说明数据是可靠的。然后利用 R中的 limma 包的 RMA 算法对数据进行前处理，即背景校正、标准化和汇总。该算法处理过的数据时经过以 2 为底的对数转换的。在本研究中，我们将处理前和处理后的结果分别绘制为图 2-3、图 2-4。其中图 2-3 为原始数据，图 2-4 为 RMA算法预处理完的数据。该数据集来自平台 GPL96，基于此平台，我们将阵列号转换为相对应的基因。由于一个基因对应多个阵列号从而对应多个表达值，故本研究中将多个表达值的均值作为基因的表达值。最后，我们得到 12,437 个基因用来做接下来的处理。

利用最大相关最小冗余算法处理微阵列数据时，在相关和冗余之间的关系中具有最大的权衡性能的特征即为好的特征[31]。最大相关最小冗余方法对于从候选基因中减少冗余并且选择高准确率的基因子集非常有效。在本研究中我们利用基于 Peng 等的算法和发布的源代码改进后所自行开发的图形界面软件来实现，图 2-5 最大相关最小冗余软件界面图 2-6 输入的表达谱文件

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本文编号：2787172