基于GWAS和复杂网络的糖尿病肾病与lncRNA的关联性研究

发布时间：2021-05-16 08:15

　　目的:分析长链非编码RNA（lncRNA）与糖尿病肾病（DN）间的关联关系,为揭示糖尿病肾病的发病机制及为其治疗提供线索。方法:1、动物实验。建立2型糖尿病肾病的C57BL/6J小鼠模型,进行生化检测:对收集到的血、尿样本进行血糖、蛋白尿、尿肌酐等生化指标进行检测。再进行病理检测:采用苏木素-伊红（H&E）和马松（Masson）对组织切片进行染色,观察肾脏组织变化。后续测序分析正在进行中。2、对与DN相关lncRNA的GWAS数据进行meta分析。搜索NCBI与GWAS Catalog数据库,将搜索到的GWAS数据进行meta分析。3、基于GEO数据库,挖掘与DN相关lncRNA数据。搜索GEO数据库,获得与糖尿病肾病相关的lncRNA高通量测序原始数据,通过chip-seq,RNA-seq及lncRNA分析流程对其进行数据挖掘,找到差异表达基因及其参与的生物学过程与调控通路。4、建立DN—lncRNA网络,找出与DN关联性较强的lncRNA。运用数据挖掘所得到的lncRNA表达矩阵构建网络,使用Pajek对其进行可视化,挖掘出与DN关联性较强的关键lnc RNA。结果:通过数... 

【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
中英文对照词表
第一章 研究背景
    1.1 糖尿病肾病简介
    1.2 长链非编码RNA简介
        1.2.1 长链非编码RNA的发现
        1.2.2 非编码RNA的分类
        1.2.3 长链非编码RNA的生物学功能
        1.2.4 长链非编码RNA与人类疾病
    1.3 全基因组关联性分析
        1.3.1 GWAS简介
        1.3.2 GWAS在 DN中的研究近况
    1.4 复杂网络简介
        1.4.1 复杂网络的发展
        1.4.2 复杂网络在生物学和医学领域的应用
        1.4.3 复杂网络的研究现状
    1.5 公共数据库简介
        1.5.1 LncRNA相关数据库
        1.5.2 疾病相关数据库
        1.5.3 lncRNA调控人类疾病关系数据库
    1.6 本章小结
第二章 T2DN小鼠模型建立
    2.1 相关研究发现
    2.2 T2DN小鼠模型建立
        2.2.1 实验材料
        2.2.2 动物实验方法
        2.2.3 病理实验方法
        2.2.4 基于Graph Pad Prism6 的统计学分析
        2.2.5 实验结果
        2.2.6 讨论
    2.3 本章小结
第三章 基于GWAS数据分析LncRNA与 DN间的关联性
    3.1 基于GWAS数据的分析
        3.1.1 GWAS数据获取
        3.1.2 DN相关SNP数据获取
        3.1.3 DN相关SNP的 GWAS数据分析
        3.1.4 基于GWAS数据的meta分析结果
    3.2 基于GEO数据库的数据分析
        3.2.1 GEO数据库简介与数据下载
        3.2.2 chip-seq分析
        3.2.3 RNA-seq分析
        3.2.4 lnc-RNA分析
    3.3 讨论
    3.4 本章小结
第四章 基于复杂网络的糖尿病肾病与LncRNA关联性研究
    4.1 基因表达数据变化率计算
    4.2 节点连接规则建立
    4.3 LncRNA表达网络的统计及拓扑特征
        4.3.1 稀疏性描述
        4.3.2 度分布描述
        4.3.3 平均路径长度与聚集系数描述
        4.3.4 度相关性描述
    4.4 基于DN关键lncRNA节点的关联性确立
        4.4.1 三种中心性分析
        4.4.2 枢纽lncRNA节点的确定
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 研究工作总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]全基因组关联研究在糖尿病慢性并发症中的研究进展[J]. 张素素,孙嘉,陈宏.  医学综述. 2017(20)
[2]糖尿病肾病遗传机制研究现状与研究策略[J]. 胡承.  中国实用内科杂志. 2017(03)
[3]Long Non-coding RNAs and Their Biological Roles in Plants[J]. Xue Liu,Lili Hao,Dayong Li,Lihuang Zhu,Songnian Hu.  Genomics,Proteomics & Bioinformatics. 2015(03)
[4]Recent progress in the genetics of diabetic microvascular complications[J]. Yi-Cheng Chang,Emily Yun-Chia Chang,Lee-Ming Chuang.  World Journal of Diabetes. 2015(05)
[5]PubMed数据库检索系统及相关检索方法[J]. 吴蓉,羡秋盛,刘一洋.  实用医药杂志. 2010(03)

博士论文
[1]基于复杂网络理论的高血压相关基因分析[D]. 王欢.云南大学 2013
[2]基于生物网络的疾病microRNA挖掘技术研究[D]. 蒋庆华.哈尔滨工业大学 2010



本文编号：3189328