基于生物信息学分析化疗影响乳腺癌和卵巢癌转移的共同分子机制

发布时间：2021-02-08 23:31

　　乳腺癌和卵巢癌是妇女最常见的两种恶性肿瘤,已成为严重危害女性健康、影响女性人群生活质量的恶性疾病。虽然乳腺癌和卵巢癌的治疗方法在不断进步,但仍未能有效逆转其发病率逐年升高的趋势,治疗后出现的复发和转移等恶性发展是导致乳腺癌和卵巢癌患者生存期短、预后不良的主要原因。乳腺癌和卵巢癌虽为两种不同类型的恶性肿瘤,但它们具有遗传背景相似、病理生理学过程相似、均为激素依赖性肿瘤等共同特征,这表明乳腺癌和卵巢癌之间是存在一定关系的。化疗作为乳腺癌和卵巢癌治疗的常规手段之一,在临床上有着广泛的应用。化疗药物通过其细胞毒性作用杀伤肿瘤细胞,通常用作乳腺癌和卵巢癌患者手术前后的辅助治疗,或者作为保守治疗方法应用于不能接受手术的患者。但既往有研究表明,化疗在杀伤肿瘤细胞的同时,还可能促进其侵入血管,促使肿瘤转移。然而目前的研究还未从系统的角度挖掘化疗后促进乳腺癌和卵巢癌转移的共同标志物。为了探索乳腺癌和卵巢癌患者化疗后促进转移的共同潜在标志物,本研究基于生物信息学的方法分析了乳腺癌和卵巢癌患者的相关基因表达谱,通过筛选化疗后的差异基因、富集通路分析、构建加权基因共表达网络、划分模块并筛选枢纽基因、文献验证及... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
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英文缩写词表
第一章 绪论
    1.1 乳腺癌和卵巢癌两大女性癌症的流行病学及治疗现状
        1.1.1 乳腺癌的流行病学及治疗现状
        1.1.2 卵巢癌的流行病学及治疗现状
        1.1.3 乳腺癌和卵巢癌的相关性
        1.1.4 化疗对肿瘤转移的影响
    1.2 生物信息学在癌症研究中的应用
        1.2.1 生物信息学简介
        1.2.2 GEO数据库
        1.2.3 GO及 KEGG富集分析
        1.2.4 WGCNA理论基础
        1.2.5 癌症中的微阵列生物信息学
    1.3 研究目的
第二章 研究材料与方法
    2.1 研究材料
        2.1.1 数据来源
        2.1.2 分析工具
    2.2 研究方法
        2.2.1 数据预处理
        2.2.2 差异表达分析
        2.2.3 GO基因本体论分析及KEGG信号通路分析
        2.2.4 加权基因共表达网络分析
        2.2.5 枢纽基因的鉴定
        2.2.6 共同基因的筛选
        2.2.7 文献验证和生存分析
第三章 研究结果
    3.1 化疗后乳腺癌相关基因的表达变化及枢纽基因的鉴定
        3.1.1 差异表达分析
        3.1.2 差异表达基因KEGG和 GO富集分析
        3.1.3 差异表达基因的加权基因共表达网络分析
        3.1.4 Blue模块基因GO和 KEGG富集分析
        3.1.5 Blue模块枢纽基因的鉴定
    3.2 化疗后卵巢癌相关基因的表达变化及枢纽基因的鉴定
        3.2.1 差异表达分析
        3.2.2 差异表达基因KEGG和 GO富集分析
        3.2.3 差异表达基因的加权基因共表达网络分析
        3.2.4 Turpuoise模块基因GO和 KEGG富集分析
        3.2.5 Turpuoise模块枢纽基因的鉴定
    3.3 共同基因的筛选
    3.4 转移相关枢纽基因的鉴定和生存分析
    3.5 化疗导致基因差异表达的验证
第四章 讨论
第五章 结论与创新性
参考文献
作者简介及在学期间所取得的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]2015年中国恶性肿瘤流行情况分析[J]. 郑荣寿,孙可欣,张思维,曾红梅,邹小农,陈茹,顾秀瑛,魏文强,赫捷.  中华肿瘤杂志. 2019 (01)
[2]新辅助化疗对晚期卵巢癌治疗应用价值的评估及多因素分析[J]. 边策,綦小蓉,姚奎,赵际童,李黎,赵霞.  实用妇产科杂志. 2016(04)



本文编号：3024671