卵巢癌差异基因的生物信息学分析及差异基因CD24的Meta分析验证

发布时间：2020-11-12 09:29

　　 [背景]卵巢癌是女性常见的生殖系统恶性肿瘤,与宫颈癌、子宫内膜癌并称女性生殖器官三大恶性肿瘤,发病率第二,但卵巢癌死亡率高,是我国妇科恶性肿瘤的首位死亡原因,中晚期卵巢癌5年生存率仅30%。据统计,2015年我国新增卵巢癌患者约52100例,约22500例女性死于卵巢癌。卵巢癌发生机制不详,诊治困难,预后极差,严重威胁女性健康。因此,对卵巢癌的发生发展机制进行研究,对于卵巢癌的早期诊治及预防工作来说意义重大。近年来,生物信息学研究方法的发展为卵巢癌的研究提供了极大的便利,利用生物信息学方法,我们可以对疾病的分子机制、诊断、治疗及预后等进行研究,提供研究方向及线索。[目的]以生物信息学方法及分析工具为基础,对卵巢癌芯片表达谱数据进行分析,筛选与卵巢癌相关的差异表达基因,对差异表达基因进行功能注释分析、通路富集分析,分析及预测差异表达基因的生物功能。筛选关键差异表达基因,寻找感兴趣的目的基因,应用Meta分析方法分析评价目的基因在卵巢癌中的意义。[方法]在NCBI的GEO芯片数据库中筛选并下载卵巢癌相关芯片表达谱数据GSE52460,采用R语言中的limma软件包与Bioconductor软件对GSE52460芯片数据集进行差异表达基因分析,筛选出卵巢癌差异表达基因。利用DAVID数据库将基因探针号转换为基因符号,并对筛选出的差异表达基因进行GO功能注释分析及KEGG通路富集分析,分析及预测差异表达基因的生物功能。并利用NCBI查询前10位差异表达基因生物功能,筛选获得Meta分析目的基因CD24。计算机检索 CNKI、万方、维普、PubMed、The Cochrane Library、Springer Link、OVID数据库,搜集关于目的基因表达与卵巢癌发生及其不同临床特征相关性的相关研究文献,由2位研究者独立筛选文献、提取资料和评价纳入研究的偏倚风险后,采用RevMan 5.3软件进行Meta分析。[结果]1.通过GEO数据库筛选出卵巢癌相关芯片表达谱数据GSE52460,获得卵巢癌差异表达基因1505个,其中206个上调基因,1299个下调基因。2.利用DAVID数据库对差异表达基因进行基因GO功能注释分析、KEGG通路富集分析。GO分析结果显示,上调差异表达基因主要涉及细胞有丝分裂、细胞增殖、姐妹染色体的分离与结合等生物功能,主要参与中间体、纺锤体微管、细胞质等细胞组分的形成,并发挥蛋白结合、细胞外基质的结构组成、蛋白酶结合等分子功能。下调差异表达基因主要涉及细胞迁移的正性调节、软骨发育、BMP通路的负性调节等生物功能,主要参与细胞质、高尔基体、细胞膜等细胞组分的形成,并发挥蛋白结合、氧化还原酶活性、Ca离子结合、生长因子结合等分子功能。KEGG通路分析结果显示,上调差异表达基因主要参与p53信号通路、细胞周期、PI3K-Akt通路等,下调差异表达基因主要参与Ras信号通路、PI3K-Akt通路、肿瘤的蛋白多聚过程等。3.利用NCBI数据库查询前10位差异表达基因功能,发现CD24基因主要涉及细胞的黏附、细胞的迁移以及上皮细胞的分化调节等生物功能,主要参与细胞膜锚定组分、细胞膜及细胞质等细胞组分的形成,发挥蛋白结合、蛋白酶结合等分子功能。4.对CD24基因与卵巢癌相关性的Meta分析结果显示,CD24基因在正常卵巢组织组、良性卵巢肿瘤组、交界性卵巢肿瘤组、卵巢癌组中阳性表达率逐渐升高,各组间CD24阳性表达率存在显著差异,差异具有统计学意义(P0.05)。此外,CD24在伴淋巴结转移及Ⅲ～Ⅳ期的卵巢癌患者中表达明显高于不伴淋巴结转移及Ⅰ～Ⅱ期的卵巢癌患者,差异有统计学意义(P0.05),但CD24表达率在不同年龄组中差异无统计学意义(P0.05)。[结论]1.运用生物信息学分析方法,可成功筛选出与卵巢癌发生发展相关的关键基因并进行功能分析。对差异表达基因前10位基因进行基因功能分析,获得目的基因CD24,用于后续meta分析,该方法简便、省时,减少研究过程的盲目性。2.通过meta分析发现CD24的阳性表达与卵巢肿瘤良恶性、淋巴转移、FIGO分期相关,提示CD24检测对卵巢肿瘤诊断及疾病程度的评价具有一定的价值。
【学位单位】：昆明医科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R737.31
【部分图文】：

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Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）能够实现将功能相关的基因聚到一起作为一个单元，并同时实现??对聚类结果打分，筛选基因列表组内的重要基因。基因ＩＤ转换（Ｇｅｎｅ?ＩＤ??Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ）能实现不同数据库之间基因标识的迅速转换。功能注释（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ??Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ）是ＤＡＶＩＤ最核心的分析内容，包含了三个子工具：Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ??Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ?Ｃｈａｒｔ?工具提供?ｇｅｎｅ－ｔｅｒｍ?富集分析；Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ?Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ?Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ??工具对被注释上的ｔｅｒｍｓ作类聚；Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ?Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ?Ｔａｂｌｅ可以实现基因功能??的注释，并将注释结果以表格形式呈现［１４］。ＤＡＶＩＤ数据库可实现ＧＯ注释及??ＫＥＧＧ注释。??
【参考文献】

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本文编号：2880575