通过权重基因共表达网络分析筛选结直肠癌潜在生物标志物及初步验证

发布时间：2022-11-05 07:00

　　结直肠癌（Colorectal cancer,CRC）是世界上最常见的恶性肿瘤之一。国内外许多学者对CRC进行了大量的分子机制研究,产生了海量的数据。我们通过数据挖掘和分子实验相结合的研究方法,寻找潜在的致病基因。为结直肠癌的分子机制研究提供参考。首先,利用基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）中的数据集GSE87211进行了权重基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）,并通过关联临床信息,筛选了与CRC发病相关的关键模块。另外,我们通过关键模块基因的基因本体论（Gene Ontology,GO）和京都基因与基因组百科全书富集分析（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）,寻找其功能通路。进一步利用Cytoscape平台筛选枢纽基因。此外,我们对枢纽基因进行了初步验证及分子机制的探讨。最终,我们分析得到2个关键模块（绿色和棕色模块）,它们可能通过细胞外基质（EMC）途径、PI3K-AKT和趋化因子信号通路调控CRC的发... 

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
缩略词表
前言
1 筛选结直肠癌潜在生物标志物
    1.1 前言
        1.1.1 WGCNA理论基础
        1.1.2 GO功能注释和KEGG通路富集
        1.1.3 cytoscape插件cyto Hubba
    1.2 数据分析来源及方法
        1.2.1 数据来源及预处理
        1.2.2 WGCNA分析
        1.2.3 功能注释和通路富集分析
        1.2.4 筛选模块的枢纽基因
    1.3 结果
        1.3.1 WGCNA软阈值
        1.3.2 基于计算异构层次聚类方法构建WGCNA
        1.3.3 关键模块的识别
        1.3.4 关键模块的GO功能注释和KEGG通路分析
        1.3.5 筛选枢纽基因
    1.4 讨论
2 枢纽基因的验证
    2.1 前言
        2.1.1 数据库交叉验证
        2.1.2 分子水平验证
    2.2 数据分析方法
        2.2.1 差异基因验证
        2.2.2 数据库交叉验证
        2.2.3 BEST2 基因分子水平验证
        2.2.4 CBX2 基因临床样本验证
    2.3 结果
        2.3.1 生存分析验证
        2.3.2 表达水平验证
        2.3.3 文献研究验证
        2.3.4 BEST2 基因分子水平验证
        2.3.5 CBX2 基因临床样本验证
    2.4 讨论
3 结论
参考文献
综述 权重基因共表达网络分析在疾病中的应用
    参考文献
作者简历及在学期间所取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]人类复杂疾病全基因组关联研究[J]. 张学军.  科学通报. 2020(08)
[2]权重基因共表达网络分析在生物医学中的应用[J]. 刘伟,李立,叶桦,屠伟.  生物工程学报. 2017(11)
[3]Carbonic anhydrase enzymes Ⅱ, Ⅶ, Ⅸ and Ⅻ in colorectal carcinomas[J]. Pia Viikil?,Antti J Kivel?,Harri Mustonen,Selja Koskensalo,Abdul Waheed,William S Sly,Jaromir Pastorek,Silvia Pastorekova,Seppo Parkkila,Caj Haglund.  World Journal of Gastroenterology. 2016(36)
[4]结直肠癌早期诊断生物标志物的应用研究[J]. 郑树.  中国肿瘤临床. 2012(18)

博士论文
[1]通过权重基因共表达网络鉴定与膀胱癌病理特征及临床预后相关的分子标志物[D]. 舒博.武汉大学 2018
[2]加权基因共表达网络分析（WGCNA）在食管鳞癌中的应用[D]. 王攀.北京协和医学院 2014
[3]基于转录组测序数据的基因共表达网络研究[D]. 洪胜君.复旦大学 2013
[4]基因网络分析的统计模型研究[D]. 张相华.中国科学技术大学 2011

硕士论文
[1]基于加权基因共表达网络的肿瘤中特异表达基因筛选方法研究[D]. 刘毅.哈尔滨工程大学 2018
[2]基于加权基因共表达网络算法的遗传数据分析与应用[D]. 徐文静.北京工业大学 2018
[3]通过共表达网络分析（WGCNA）研究前列腺癌症中的特异表达因子[D]. 黄克非.南昌大学 2014



本文编号：3702125