基于人肝癌基因芯片基因表达谱的分析

发布时间：2021-04-18 06:24

　　目的:本实验对人肝癌基因芯片Series GSE40367进行分析,通过生物信息学等方法,筛选出差异表达的肝癌基因,并进行生物学功能分析,从而更深层次的探讨肝癌发病的分子机制。方法:从GEO数据库中获取Series GSE40367人肝癌基因芯片的基因表达矩阵,利用Limma R包进行差异分析,使用DAVID进行GO基因功能注释及KEGG信号通路注释,使用clusterprofiler R包进行差异基因GO/KEGG富集分析。之后使用STRING数据库获取差异基因蛋白互作关系,使用Cytoscape软件进行可视化及MCODE基因枢纽模块识别,关键模块基因使用Metascape工具进行基因模块功能注释。从TCGA数据库下载肝癌表达谱数据及生存数据,用limma包对肝癌表达数据进行差异基因分析,与GEO数据库中肝癌的差异基因取交集,通过COX比例风险回归模型（应用R语言的Survival包）筛选与肝癌预后生存相关的差异基因,建立风险模型。结果:通过对肝癌Series GSE40367数据筛选差异表达值|logFC|>1.5及使用矫正p值FDR<0.05,共找到154个上调的差异... 

【文章来源】：南华大学湖南省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

对照组与肿瘤组通过数据比对，共筛查选出287个差异基因或转录本，红色代表上调差异基因或转录本，共154个；蓝色代表下调差异基因或转

10图2-2对照组与肿瘤组的火山图图2-2为火山图（volcanoplot），展示了差异基因的分布情况，横坐标为基因或转录本在两组样本间表达差异的倍数变化值log2FC，即肝癌肿瘤组织组的表达量除以对照组的表达量得到的对数化后的数值；纵坐标为-log10(p)值，即对数化处理后的基因及转录本表达量变化差异的统计学检验值，该值越高则表达差异越显著。图中每个点代表一个特定的基因或转录本。其中红色点表示显著上调的基因，绿色点表示显著下调的基因，黑色点为非显著差异的背景基因。3.4GO分析Biomart是Ensemble数据库中下载数据的子模块，它提供了批量下载Ensemble数据库中的基因信息数据，使用Biomart进行GO注释

TOP20GOBP富集气泡图

【参考文献】：
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博士论文
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本文编号：3144983