基于TCGA数据库乳腺癌长链非编码RNA的预后及调控分析
发布时间：2021-03-07 21:57
在世界范围内都具有高发病率和死亡率的乳腺癌是女性中最常见的癌症。长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）是指一种长度大于200个核苷酸且不编码蛋白质的非编码RNA。越来越多的研究证实,lncRNA在乳腺癌中扮演着重要的角色。本文整合了TCGA（The Cancer Genome Atlas Project）数据库中乳腺癌lncRNA和mRNA的表达谱数据和乳腺癌临床患者的样本信息,旨在通过生物信息学的方法,筛选出乳腺癌预后lncRNA标志物,并通过对lncRNA和mRNA的相关性分析,推断lncRNA在乳腺癌中的调控作用。首先,本研究收集了1052例乳腺癌临床患者样本和13159个lncRNA表达谱,并将所有这些临床患者样本随机分成训练集和测试集。在训练集中,本研究对初步筛选后的lncRNA进行了单变量Cox回归分析。使用Robust似然生存模型对得到的lncRNA进行建模分析,并将模型迭代1000次。最终,选择在所有模型中出现频率超过600次的11个lncRNA作为乳腺癌关键预后lncRNA。通过多变量Cox回归分析建立11个lncRNA的风险评分公式...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究思路流程图
华南理工大学硕士学位论文28注：a.11个lncRNA的风险分数在总样本中的分布；b.11个lncRNA表达谱的热图；c.患者生存状态分布；d.以风险评分中位数作为临界值的高危组和低危组乳腺癌患者总生存期的Kaplan-Meier曲线。图2-111个lncRNA表达水平与训练组总生存期的关系Fig2-1Relationshipsbetweenthe11lncRNAexpressionsignatureandoverallsurvivalinthetrainingset(N=526).
华南理工大学硕士学位论文30注：a.测试集中乳腺癌患者的Kaplan-Meier曲线分析；b.总数据集中乳腺癌患者的Kaplan-Meier曲线。图2-311个关键预后lncRNA的预后能力在测试集和总数据集中的验证Fig2-3Thevalidationof11lncRNAexpressionsignatureinthetestingsetandthecompleteset.2.3.611个预后长链非编码RNA在乳腺癌分期中的验证本文根据乳腺癌临床患者的分期数据，将处于StageI和StageII的乳腺癌临床患者作为阶段一组（N=789），StageIII和StageIV的乳腺癌患者作为阶段二组（N=263），比较11个关键预后lncRNA在较为早期的癌症阶段和晚期癌症阶段中预后能力是否有差异。在两个阶段组中，计算每个乳腺癌患者的风险分数，并进行Kaplan-Meier分析。在阶段一，乳腺癌患者样本被分为高风险组（n=121）和低风险组（n=668），而低风险组的总生存期与高风险组相比，生存时间明显延长（p=4e-07）（图2-4a）。同时，本文将Kaplan-Meier分析应用于阶段二组，高风险组（n=49）的乳腺癌患者的总生存期低于低风险组（n=214），对数秩检验的p值等于2e-8（图2-4b）。由于TCGA数据库中收集的数据是尚未治疗的原发性肿瘤，根据NCCN（TheNationalComprehensiveCancerNetwork）肿瘤学临床实践指南：乳腺癌（版本3.2018）[75]，处在StageI和StageII的乳腺癌患者在手术后不太可能以其他方式治疗。因此，本文分别对I期（N=180），II期（N=609）和阶段一（StageI和StageII）（N=789）的乳腺癌患者样本进行了生存分析。结果（图2-5a，2-5b，2-4a）表明，11个lncRNA可以有效区分临床患者的高低风险，而I期（p=1e-02），II期（p=3e-05）和阶段一患者（p=4e-07），在其组内预后均有显著差异。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018全球癌症统计报告解读[J]. 王宁,刘硕,杨雷,张希,袁延楠,李慧超,季加孚. 肿瘤综合治疗电子杂志. 2019(01)
[2]乳腺癌预后分子生物标志物的研究进展[J]. 熊荣国,田野,田振. 现代肿瘤医学. 2018(19)
[3]lncRNA的生物标记作用及MEG3在肿瘤中的研究进展[J]. 王昱文,成秉林,张淑君. 现代肿瘤医学. 2017(02)
[4]肿瘤相关基因LncRNA H19的研究进展[J]. 周含,孙亚男. 现代肿瘤医学. 2016(11)
[5]HOTAIR:an oncogenic long non-coding RNA in different cancers[J]. Mohammadreza Hajjari,Abbas Salavaty. Cancer Biology & Medicine. 2015(01)
[6]癌症基因组图谱计划数据及分析[J]. 邓祯祥,李金明. 中国肿瘤临床. 2014(05)
[7]长链非编码RNA研究进展[J]. 杨峰,易凡,曹慧青,梁子才,杜权. 遗传. 2014(05)
[8]乳腺癌肿瘤标志物新的研究进展[J]. 吕晓娟,黄焰. 中国肿瘤临床. 2012(10)
[9]乳腺癌的分子分型[J]. 张英军,吴君心,侯如蓉. 实用癌症杂志. 2012(01)
[10]肿瘤标志物临床检测的基本原则(建议稿)[J]. 陈允硕,吴健民. 中华检验医学杂志. 2004(06)
本文编号：3069870
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究思路流程图
华南理工大学硕士学位论文28注：a.11个lncRNA的风险分数在总样本中的分布；b.11个lncRNA表达谱的热图；c.患者生存状态分布；d.以风险评分中位数作为临界值的高危组和低危组乳腺癌患者总生存期的Kaplan-Meier曲线。图2-111个lncRNA表达水平与训练组总生存期的关系Fig2-1Relationshipsbetweenthe11lncRNAexpressionsignatureandoverallsurvivalinthetrainingset(N=526).
华南理工大学硕士学位论文30注：a.测试集中乳腺癌患者的Kaplan-Meier曲线分析；b.总数据集中乳腺癌患者的Kaplan-Meier曲线。图2-311个关键预后lncRNA的预后能力在测试集和总数据集中的验证Fig2-3Thevalidationof11lncRNAexpressionsignatureinthetestingsetandthecompleteset.2.3.611个预后长链非编码RNA在乳腺癌分期中的验证本文根据乳腺癌临床患者的分期数据，将处于StageI和StageII的乳腺癌临床患者作为阶段一组（N=789），StageIII和StageIV的乳腺癌患者作为阶段二组（N=263），比较11个关键预后lncRNA在较为早期的癌症阶段和晚期癌症阶段中预后能力是否有差异。在两个阶段组中，计算每个乳腺癌患者的风险分数，并进行Kaplan-Meier分析。在阶段一，乳腺癌患者样本被分为高风险组（n=121）和低风险组（n=668），而低风险组的总生存期与高风险组相比，生存时间明显延长（p=4e-07）（图2-4a）。同时，本文将Kaplan-Meier分析应用于阶段二组，高风险组（n=49）的乳腺癌患者的总生存期低于低风险组（n=214），对数秩检验的p值等于2e-8（图2-4b）。由于TCGA数据库中收集的数据是尚未治疗的原发性肿瘤，根据NCCN（TheNationalComprehensiveCancerNetwork）肿瘤学临床实践指南：乳腺癌（版本3.2018）[75]，处在StageI和StageII的乳腺癌患者在手术后不太可能以其他方式治疗。因此，本文分别对I期（N=180），II期（N=609）和阶段一（StageI和StageII）（N=789）的乳腺癌患者样本进行了生存分析。结果（图2-5a，2-5b，2-4a）表明，11个lncRNA可以有效区分临床患者的高低风险，而I期（p=1e-02），II期（p=3e-05）和阶段一患者（p=4e-07），在其组内预后均有显著差异。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018全球癌症统计报告解读[J]. 王宁,刘硕,杨雷,张希,袁延楠,李慧超,季加孚. 肿瘤综合治疗电子杂志. 2019(01)
[2]乳腺癌预后分子生物标志物的研究进展[J]. 熊荣国,田野,田振. 现代肿瘤医学. 2018(19)
[3]lncRNA的生物标记作用及MEG3在肿瘤中的研究进展[J]. 王昱文,成秉林,张淑君. 现代肿瘤医学. 2017(02)
[4]肿瘤相关基因LncRNA H19的研究进展[J]. 周含,孙亚男. 现代肿瘤医学. 2016(11)
[5]HOTAIR:an oncogenic long non-coding RNA in different cancers[J]. Mohammadreza Hajjari,Abbas Salavaty. Cancer Biology & Medicine. 2015(01)
[6]癌症基因组图谱计划数据及分析[J]. 邓祯祥,李金明. 中国肿瘤临床. 2014(05)
[7]长链非编码RNA研究进展[J]. 杨峰,易凡,曹慧青,梁子才,杜权. 遗传. 2014(05)
[8]乳腺癌肿瘤标志物新的研究进展[J]. 吕晓娟,黄焰. 中国肿瘤临床. 2012(10)
[9]乳腺癌的分子分型[J]. 张英军,吴君心,侯如蓉. 实用癌症杂志. 2012(01)
[10]肿瘤标志物临床检测的基本原则(建议稿)[J]. 陈允硕,吴健民. 中华检验医学杂志. 2004(06)
本文编号：3069870
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3069870.html
