基于GEO数据库的前列腺癌发生关键基因筛选

发布时间：2020-10-28 16:10

　　 目的:前列腺癌(prostate cancer)是世界范围内最常见的恶性肿瘤之一,而在我国的男性前列腺癌发病率及死亡原因虽不及欧美国家,但随着社会、经济的发展,也呈现逐年上升的趋势,时刻威胁着男性健康。研究表明前列腺癌的发生是受到多因素、多基因共同作用的结果,但我们对于其涉及的机制认识甚少。伴随着高通量微阵列杂交技术和测序技术的快速发展,大量的基因数据,生物信息迅速膨胀。而NCBI的GEO数据库是世界上最大的储存高通量分子数据的公共数据库。本研究将对GEO数据库现有的基因数据进行深度发掘分析,以期寻找前列腺癌发生的关键基因及新的治疗靶点。材料方法:根据标准流程对GEO中芯片数据进行收集处理、整合,对芯片数据进行归一化校正,用已编制好的R语言程序进行分析,结果以热图(pheatmap)、火山图(Volcano Plot),联合蛋白-蛋白相互作用网络图(Protein protein interaction network,PPI)等表示并联合GO富集及KEGG信号通路分析。差异基因的判断标准:1、表达量差异在2倍以上或者0.5倍以下,2、P0.05。结果:本次检测样本中共存在328个表达差异基因,其中表达上调的基因有233个,表达下调的基因有95个。通过热图及火山图分析进一步缩小候选基因的范围,并通过GO富集及KEGG通路分析、STRING在线工具对差异基因及通路、其编码的蛋白分析,结果发现差异蛋白及编码其的基因主要集中在RND3、CAV2、CAV1、CALM1、FLNA等22个基因上。再对这些关键基因进行文献挖掘发现,FLNA基因可能与前列腺癌的发生相关。结论:前列腺癌的发生发展、转移转化的过程脱离不了细胞增殖周期的相关基因异常活化、细胞黏附及移行功能相关基因的表达异常等因素。我们通过GEO数据库进行芯片数据检索并系统的分析正常前列腺组织与前列腺癌组织之间的差异基因发现,FLNA、DLX2等基因与前列腺癌的发生关系密切,为深入研究前列腺癌的发病机制提供新的潜在基因位点。而GEO数据库分析作为一种具有样本量大、费用小、分析较为简单的芯片筛选,通过各种不同的数据统计分析手段,可以为更多的人进行大规模的癌基因组学研究以及基于基因组学的后续研究提供借鉴及基础。
【学位单位】：广西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R737.25
【部分图文】：

图 1.对原始芯片数据进行归一化2.3.2 前列腺癌差异表达基因在对芯片的原始数据进行中位数校正后，利用 limma 对前列腺癌组织与正常前列腺组织进行基因表达量差异分析。差异基因的判断标准： 1、表达量差异在 2 倍以上或者 0.5 倍以下， 2、P < 0.05。热图能更为直观的显示了各个样本中不同基因的表达水平，每个小方格代表着每个基因，并通过颜色及亮度表示这个基因表达量差异的大小，红色越亮代表基因表达水平上升水平越高，绿色越亮代表基因表达水平下降越低。每行表示每个基因在不同样本中的表达量，每列表示在一个样本中所有基因的表达量情况。我们由图 2 可以看出正常前列腺组织与前列腺癌组织间的基因表达谱存在差异，且符合差异基因判断条件的基因数目较

软件标准化处理样本数据的热图（以2倍视为差异）

20图 3.excel 软件处理样本数据的火山图我们选取这部分包含表达量差异在 4 倍以上或者 0.25 倍以下的差制作热图（图 4），可以发现正常前列腺组织与前列腺癌组织在所选的表达量均有明显差异。表达量差异明显的基因共有 28 个，其中前组织较正常前列腺组织中表达量上升的有 21 个，表达量下降的 7 个）。
【参考文献】

相关期刊论文 前7条

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本文编号：2860312