基于整合组学探讨细胞周期相关基因在高级别浆液性卵巢癌发生及发展中的作用

发布时间：2021-01-03 20:50

　　目的:从拷贝数异常的角度出发,探讨细胞周期相关基因在高级别浆液性卵巢癌发生及发展中的作用,从中挖掘出影响该疾病预后的靶基因,为今后临床治疗上药物的选择及研发提供参考。方法:1.从GEO数据库中获得高级别浆液性卵巢癌病例的差异表达基因。2.从TCGA数据库中获得高级别浆液性卵巢癌病例的拷贝数变异基因。3.从GO、KEGG、REACTOME、BIOCARTA数据库中筛选出与细胞周期相关的通路与基因。4.将高级别浆液性卵巢癌病例中与细胞周期相关,同时发生了拷贝数变异及差异表达的基因进行整合。5.结合生存曲线获得影响该疾病发生及发展的靶基因。结果:1.从GEO数据库中以P值10^-9为截值筛选得到827个肿瘤中显著上调的基因;950个肿瘤中显著下调的基因。2.从TCGA数据库中以突变频率10%为截值筛选出拷贝数扩增（AMP）基因共1999个;拷贝数缺失（DEL）基因共47个。3.从GO、KEGG、REACTOME和BIOCARTA数据库中确定了178条与细胞周期相关的通路,共包含3213个与细胞周期相关的基因。4.整合以上数据,筛选得到36个与细胞周期相关,同时发生了拷贝数... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

整合了4个数据库中的178条通路及3213个基因

第3章实验结果9第3章实验结果3.1细胞周期相关基因的筛选为了探讨与细胞周期相关基因在高级别浆液性卵巢癌发生及发展中的作用，我们从GO、KEGG、REACTOME和BIOCARTA数据库中确定了178条与细胞周期相关的通路，共包含3213个与细胞周期相关的基因(图1)。其中GO数据库中存在141条与细胞周期相关的通路，共包含3011个与细胞周期相关的基因集合；KEGG数据库中存在3条与细胞周期相关的通路，共包含213个与细胞周期相关的基因集合；REACTOME数据库中存在30条与细胞周期相关的通路，共包含638个与细胞周期相关的基因集合；BIOCARTA数据库中存在4条与细胞周期相关的通路，共包含63个与细胞周期相关的基因集合。我们发现，在不同数据库中的各个基因之间均存在着交集(图2)。图1.整合了4个数据库中的178条通路及3213个基因图2.4个数据库收录的与细胞周期相关基因的情况

第3章实验结果103.2细胞周期相关基因的整合为研究和分析高级别浆液性卵巢癌患者中异常表达的基因，本研究利用两个大型数据库，即GEO数据库和TCGA数据库，设计了一整套生物信息学的筛选流程，整体的筛选思路可见流程图(图3)。首先，从TCGA数据库中下载了拷贝数变异基因共40516个；从GEO数据库中下载了差异表达基因共13294个。之后，从TCGA数据库中以突变频率10％为截值筛选出了拷贝数扩增(AMP)基因共1999个；拷贝数缺失(DEL)基因共47个。同时，从GEO数据库中以P值10-9为截值筛选得到了827个肿瘤中显著上调的基因；950个肿瘤中显著下调的基因。整合以上数据，最终确定了36个与高级别浆液性卵巢癌细胞周期相关的，同时发生了拷贝数变异和差异表达的基因。这36个基因全部来自于拷贝数扩增组(图4A)，来自拷贝数缺失组的基因为0个(图4B)。这说明部分高级别浆液性卵巢癌的发生主要是通过拷贝数扩增导致差异表达基因的上调从而影响到细胞周期造成的。图3.数据筛选流程图

【参考文献】：
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本文编号：2955467