基于生物信息学肝细胞癌关键基因的筛选与ceRNA调控网络的构建

发布时间：2024-11-02 00:51

　　目的:（1）通过生物信息学分析方法筛选与肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）发生和发展相关的关键基因及信号通路,并预测其生物学功能;（2）通过对TCGA数据库mRNA,miRNA和lncRNA基因表达数据谱及临床数据的挖掘,构建HCC的ceRNA调控网络,寻找与HCC发病、进展及生存相关的mRNA,miRNA和lncRNA,探讨可能的分子机制。方法:（1）从NCBI GEO数据库下载HCC芯片数据GSE54236、基因探针及平台信息,整理并处理原始数据后利用R语言的“limma”包筛选差异基因（differential expression genes,DGEs）,设定阈值为（logFC≥2且P<0.05）。通过“gplot”程序包中的“heatmap.2”函数绘制HCC样本与正常样本的聚类热图和火山图;利用STRING 10.5数据库构建PPI网络,筛选节点数最多的前30个基因作为候选基因;采用GO本体分析、KEGG分析对DGEs进行生物学功能和通路富集的探索;（2）从TCGA数据库的GDC上下载HCC转录组的Manifest数据、Metadata...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

兰州大学硕士学位论文基于生物信息学肝细胞癌关键基因的筛选与ceRNA调控网络的构建

图2.4互作网络邻接基因数目柱状图.3肝细胞癌差异基因的GO分析结果肝细胞癌差异基因GO分析的有向无环图本研究中的GO分析是通过cytoscape软件下的“BINGO”插件实现的插件下设置重要性水平为0.05、物种为“HomoSapiens”以及GO....

图2.10PPAR信号通路图表2.4差异基因的GO和KEGG分析结果列表OGGTermsIDDescriptionGenesGeneRatioPGO:0007067mitoticnucleardivisionNEK2,ANLN,AURKA,CE....

图3.1TCGA数据库GDC下载界面3.2.2研究方法利用R语言的“edgeR”包提取mRNA和miRNA的DGEs进行差异分析，将阈值设置为（|logFC|>2.0且P<0.01）。根据ceRNA理论即lncRNA与内源性m....

本文编号：4008762