口腔鳞状细胞癌（OSCC）的相关基因的检测研究
发布时间：2021-10-31 19:07
口腔鳞状细胞癌（OSCC）占口腔癌的90%以上,是全球最常见的口腔肿瘤。基因在口腔鳞状细胞癌的发病机制中起着不可忽视的作用。然而,目前对口腔鳞状细胞癌分子机理的研究还不完全。为了确定与疾病相关的基因,研究人员通常会关注表达值的均值在疾病和正常之间存在差异的基因,实际上在两种不同的生物状态（疾病vs.正常）之间基因表达值的方差如果存在差异同样也具有生物学意义。方差是统计中的另一个重要衡量标准,表示数据集包含的信息量。一般方差越大,数据集包含的信息就越多。本文提出了一种新的口腔鳞状细胞癌相关基因检测方法,在该方法中,不仅比较了口腔鳞状细胞癌患者与对照组基因表达值的均值差异,而且比较了患者与对照组之间的基因表达值的方差差异。目前,比较疾病患者与对照组基因表达值的均值差异,即基因表达差异（DE）分析方法已经成功应用于复杂人类疾病的相关基因检测,如黑色素瘤、浆液性卵巢癌、肺腺癌和头颈部鳞状细胞癌。然而跟据已有文献可知,目前还没有研究来检测口腔鳞状细胞癌差异变异性（DV）基因探针。在具体分析中,基于来自GEO公共数据库的两个基因芯片数据集GSE30784和GSE6791,检测到了456个DV探针,...
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基因表达矩阵示意图
图 2-2 基因芯片数据分析的一般流程Figure 2-2 General analysis process of gene data sets因表达差异分析选表达差异的基因是基因芯片数据分析在层次（1）上的重要手段。因是指在不同实验条件（疾病 vs.正常）下表达值存在显著性差异的基实验条件包括：不同的组织细胞、不同的药物处理时间、不同的病人实验处理等。表达的差异通常指在排除实验和检测等因素后，一个基验条件下的表达水平达到一定的差异，且同时具有统计学和生物学意表达差异基因的检测方法主要有以下几类：因芯片发展之初，往往根据基因表达的倍数变化直接区分表达的差异最广泛应用于基因芯片数据分析的方法，该方法是通过对基因芯片的小排序。f 值是由实验组与对照组基因表达值的比值来计算得到，用在两类样本中存在表达差异的基因。一般 f 值大于 2 或小于 0.5 时，
图 2-3 数据集 GSE30784 对数化和归一化后的基因表达轨迹图re 2-3 The plot of the quantiles of gene expression levels for GSE3078图 2-4 数据集 GSE6791 对数化和归一化后的基因表达轨迹图ure 2-4 The plot of the quantiles of gene expression levels for GSE6791
【参考文献】：
期刊论文
[1]基因芯片与高通量测序技术的原理与应用的比较[J]. 徐晓丽,林娟,鄢仁祥. 中国生物化学与分子生物学报. 2018(11)
[2]口腔鳞状细胞癌现状[J]. 陈新,徐文华,周健,王银龙. 口腔医学. 2017(05)
[3]HGF、c-MET及VEGF在非小细胞肺癌中的表达和意义[J]. 徐建平,赵洁婷,叶伟,朱东波,孙晓,宋蓉蓉,许春伟,陈燕坪. 实用癌症杂志. 2017(04)
[4]前列腺癌差异表达基因的筛选及相互作用的生物信息学分析[J]. 夏前林,单孟林,丁滔,朱延军,侯君,郑江花. 中国癌症杂志. 2017(03)
[5]Differential mRNA expression profiling of oral squamous cell carcinoma by high-throughput RNA sequencing[J]. Liangyu Ge,Siyu Liu,Long Xie,Lei Sang,Changyan Ma,Hongwei Li. The Journal of Biomedical Research. 2015(05)
[6]结肠癌组织中乳腺癌转移抑制基因1的表达及意义[J]. 刘国伟,宋怡才,邱钢,张萍,傅豪. 中国基层医药. 2012 (13)
[7]TIMP-1基因在人乳腺癌、结肠癌和宫颈癌细胞中转录水平的差异[J]. 李鹏,马艳娇,宫鹏涛,李建华,欧阳红生,张西臣. 中国生物制品学杂志. 2010(10)
[8]基因芯片数据挖掘与肿瘤分子分型研究[J]. 郭磊,于颖彦,朱正纲. 外科理论与实践. 2010(01)
[9]基因芯片筛选差异表达基因方法比较[J]. 单文娟,童春发,施季森. 遗传. 2008(12)
[10]口腔颌面-头颈鳞癌的分子生物学研究[J]. 陈万涛. 中国口腔颌面外科杂志. 2008(03)
博士论文
[1]基因表达谱分析若干关键技术研究[D]. 李杰.哈尔滨工业大学 2007
[2]基因表达数据聚类分析算法研究和应用[D]. 杨春梅.天津大学 2006
[3]胃癌蛋白质组与基因表达谱分析并差异蛋白质和基因的识别鉴定[D]. 李新华.中国人民解放军第一军医大学 2003
硕士论文
[1]前列腺癌分子机制实验模型的生物信息分析比较研究[D]. 韩励.苏州大学 2017
[2]PIK3CA基因表达及SNPs在口腔鳞状细胞癌发生发展中的意义[D]. 万潇潇.重庆医科大学 2016
[3]面向疾病的基因芯片差异分析方法研究[D]. 魏航.中国科学技术大学 2016
[4]基于Top-r方法的特征选择算法研究[D]. 赵军.湖南大学 2014
[5]基于生物学通路的差异表达基因检测[D]. 吕丹丹.黑龙江大学 2014
[6]基因表达数据的聚类算法设计与分析[D]. 姜中博.天津大学 2008
本文编号：3468689
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基因表达矩阵示意图
图 2-2 基因芯片数据分析的一般流程Figure 2-2 General analysis process of gene data sets因表达差异分析选表达差异的基因是基因芯片数据分析在层次（1）上的重要手段。因是指在不同实验条件（疾病 vs.正常）下表达值存在显著性差异的基实验条件包括：不同的组织细胞、不同的药物处理时间、不同的病人实验处理等。表达的差异通常指在排除实验和检测等因素后，一个基验条件下的表达水平达到一定的差异，且同时具有统计学和生物学意表达差异基因的检测方法主要有以下几类：因芯片发展之初，往往根据基因表达的倍数变化直接区分表达的差异最广泛应用于基因芯片数据分析的方法，该方法是通过对基因芯片的小排序。f 值是由实验组与对照组基因表达值的比值来计算得到，用在两类样本中存在表达差异的基因。一般 f 值大于 2 或小于 0.5 时，
图 2-3 数据集 GSE30784 对数化和归一化后的基因表达轨迹图re 2-3 The plot of the quantiles of gene expression levels for GSE3078图 2-4 数据集 GSE6791 对数化和归一化后的基因表达轨迹图ure 2-4 The plot of the quantiles of gene expression levels for GSE6791
【参考文献】：
期刊论文
[1]基因芯片与高通量测序技术的原理与应用的比较[J]. 徐晓丽,林娟,鄢仁祥. 中国生物化学与分子生物学报. 2018(11)
[2]口腔鳞状细胞癌现状[J]. 陈新,徐文华,周健,王银龙. 口腔医学. 2017(05)
[3]HGF、c-MET及VEGF在非小细胞肺癌中的表达和意义[J]. 徐建平,赵洁婷,叶伟,朱东波,孙晓,宋蓉蓉,许春伟,陈燕坪. 实用癌症杂志. 2017(04)
[4]前列腺癌差异表达基因的筛选及相互作用的生物信息学分析[J]. 夏前林,单孟林,丁滔,朱延军,侯君,郑江花. 中国癌症杂志. 2017(03)
[5]Differential mRNA expression profiling of oral squamous cell carcinoma by high-throughput RNA sequencing[J]. Liangyu Ge,Siyu Liu,Long Xie,Lei Sang,Changyan Ma,Hongwei Li. The Journal of Biomedical Research. 2015(05)
[6]结肠癌组织中乳腺癌转移抑制基因1的表达及意义[J]. 刘国伟,宋怡才,邱钢,张萍,傅豪. 中国基层医药. 2012 (13)
[7]TIMP-1基因在人乳腺癌、结肠癌和宫颈癌细胞中转录水平的差异[J]. 李鹏,马艳娇,宫鹏涛,李建华,欧阳红生,张西臣. 中国生物制品学杂志. 2010(10)
[8]基因芯片数据挖掘与肿瘤分子分型研究[J]. 郭磊,于颖彦,朱正纲. 外科理论与实践. 2010(01)
[9]基因芯片筛选差异表达基因方法比较[J]. 单文娟,童春发,施季森. 遗传. 2008(12)
[10]口腔颌面-头颈鳞癌的分子生物学研究[J]. 陈万涛. 中国口腔颌面外科杂志. 2008(03)
博士论文
[1]基因表达谱分析若干关键技术研究[D]. 李杰.哈尔滨工业大学 2007
[2]基因表达数据聚类分析算法研究和应用[D]. 杨春梅.天津大学 2006
[3]胃癌蛋白质组与基因表达谱分析并差异蛋白质和基因的识别鉴定[D]. 李新华.中国人民解放军第一军医大学 2003
硕士论文
[1]前列腺癌分子机制实验模型的生物信息分析比较研究[D]. 韩励.苏州大学 2017
[2]PIK3CA基因表达及SNPs在口腔鳞状细胞癌发生发展中的意义[D]. 万潇潇.重庆医科大学 2016
[3]面向疾病的基因芯片差异分析方法研究[D]. 魏航.中国科学技术大学 2016
[4]基于Top-r方法的特征选择算法研究[D]. 赵军.湖南大学 2014
[5]基于生物学通路的差异表达基因检测[D]. 吕丹丹.黑龙江大学 2014
[6]基因表达数据的聚类算法设计与分析[D]. 姜中博.天津大学 2008
本文编号：3468689
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