基于TCGA数据库识别乳腺癌预后相关基因

发布时间：2023-04-25 19:57

　　目的:利用加权基因共表达网络分析和R语言等生物信息学方法和软件,对TCGA数据库的乳腺癌数据进行挖掘和分析,发现与乳腺癌预后相关的潜在基因。对乳腺癌预后相关基因进行探索、分析和讨论,寻找乳腺癌治疗新靶点,构建辅助评估乳腺癌预后风险的新模型和风险评分,并探讨该模型的风险评分在临床应用中的可能性和价值,为乳腺癌精准治疗提供新方向和方法。研究方法:1.通过收集TCGA数据库中乳腺癌组织样本和癌旁组织样本的相关临床资料、病理情况和分子基因测序等数据,经数据处理后筛选出差异表达基因(DEGs)作为本次研究差异表达基因筛选的总体数据,再进行差异表达基因聚类识别和差异分析。2.通过GO功能富集分析和KEGG基因通路分析探索表达差异基因的相关的生物过程、分子功能、细胞成分和相关通路等。3.使用Cytoscape软件构建所有表达差异基因的蛋白质互作网络(PPI),寻找出关系密切的基因群并将其可视化。4.运用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选出与乳腺癌预后相关的基因,并进行差异表达基因聚类识别和相关性分析,同时使用Cytoscape的Mcode软件分析这些基因的蛋白互作调控关系并将其可视化,利用Co...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
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英文摘要
第一章 前言
    1.1 乳腺癌的流行病学情况
    1.2 乳腺癌的诊断和治疗
    1.3 乳腺癌预后基因的研究进展
    1.4 乳腺癌的生物信息应用
    1.5 小结
第二章 材料与方法
    2.1 材料
    2.2 方法
    2.3 步骤
第三章 结果
    3.1 乳腺癌差异表达基因数据筛选
    3.2 乳腺癌差异表达基因功能富集和通路分析
    3.3 构建蛋白质相互作用网络
    3.4 乳腺癌加权基因共表达分析
    3.5 差异表达基因间相关性分析
    3.6 差异表达基因的调控关系分析
    3.7 差异表达基因的相关因素分析
    3.8 构建乳腺癌基因风险模型
    3.9 验证预后风险评分的可靠性
    3.10 预后风险评分的相关因素分析
第四章 讨论
第五章 结论和展望
参考文献
附录1:中英缩略词对照表
致谢



本文编号：3800959