基于文献挖掘的前列腺癌蛋白组学差异表达蛋白的生物信息学分析

发布时间：2017-10-18 21:26

  本文关键词：基于文献挖掘的前列腺癌蛋白组学差异表达蛋白的生物信息学分析

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【摘要】：目的通过对前列腺癌(prostate cancer,PCa)相关蛋白组学文献的整体挖掘、全景性生物信息学分析以及蛋白-蛋白相互作用网络的构建,提取重要的肿瘤相关差异表达蛋白(differentially expressed proteins,DEPs)、生物过程及信号通路,从而为进一步研究PCa的发生发展分子机制及临床靶向治疗提供更多元化的线索和依据。方法1以Pub Med数据库作为文献检索的主要来源,检索2015年6月1日之前所有PCa相关蛋白组学文献。通过筛选将文献分为前列腺癌良性组织或细胞组(PCabenign tissue or cell,Pb)和高低转移倾向性前列腺癌(highlow metastatic tendency of PCa,HL)组。2人工全文提取文献中所有DEPs并统一官方名称,计数每个DEP在文献对应组别中被报道的次数,并对两组中的DEPs分别进行GO(Gene Ontology)及KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)通路等生物信息学分析。3临床收集2007年至2014年就诊于华北理工大学附属医院60例患者术后病理组织切片,包括30例PCa样本和30例前列腺增生组织样本,选取Pb组中被报道次数最多的DES蛋白进行免疫组化验证。同时选取Pb组和HL组中被报道次数在3次及以上的DEPs,通过文献报道针对其与PCa的关系进行分析。4将Pb组的文献检索更新时间至2015年7月26日,重新提取并筛选出41个DEPs,作为种子蛋白构建蛋白-蛋白相互作用网络,并对其进行拓扑分析、主干网和子网络的构建以及模块分析。结果1通过文献挖掘共提取出555个DEPs,其中Pb组320个,HL组353个,两组中共同出现的蛋白119个。在Pb组中,77个DEPs被报道次数在2次及以上,20个DEPs被报道3次及以上,DES蛋白被报道次数最多(7次)。在这些蛋白中,FGG、GSN、SERPINC1、TPM1、TUBB4B尚未发现与PCa的具体相关性研究。在HL组中,52个DEPs被报道2次及以上,13个DEPs被报道3次及以上,ACPP、HSPA5、VCL蛋白被报道次数最多(各4次)。在这些蛋白中尚未发现MDH2和MYH9与PCa及其转移的具体相关性研究。免疫组化结果显示,相比于良性前列腺增生组织,DES蛋白的表达在PCa组织中下调。2通过GO及KEGG通路等生物信息学分析,Pb组中过度出现的生物过程主要集中于创伤反应、凋亡调控、有机物反应、稳态过程、细胞运动和细胞粘附,KEGG通路主要集中于黏着斑形成、补体及凝血级联反应和糖酵解/糖异生信号通路。HL组过度出现的生物过程是蛋白质定位、蛋白质转运、凋亡调控、细胞粘附和稳态过程,KEGG通路主要集中于肌动蛋白细胞骨架的调控、黏着斑形成、ECM受体相互作用和补体及凝血级联信号通路。3构建出的蛋白-蛋白相互作用网络由一个大网络和3个独立的小部分组成,其中主体部分的大网络由1264个节点和1744条边构成。对大网络、主干网及子网络的拓扑分析显示SLC2A4蛋白具有最大的紧密度中心性(closeness centrality),且在主干网中具有最大的介数中心性(betweenness centrality)和度(degree)值。TUBB2C蛋白在大网络和子网络中具有最大的度值。对整个网络的模块分析得出一个密集连结区域,对其功能注释显示Ras蛋白信号转导生物过程,MAPK、神经营养因子以及Gn RH信号通路过度表达。结论1 Pb组和HL组被重复报道(3次及以上)的DEPs可作为区分PCa与良性组织或者鉴别肿瘤转移倾向性的潜在的生物标记物。通过临床组织样本对其中一个蛋白的实验检测,证实了我们的假设。一些被报道次数较多的蛋白缺乏与PCa的具体相关性研究。2与DEPs相关的稳态过程、创伤反应、黏着斑和补体及凝血级联反应可能在PCa发生及发展过程中都发挥了重要作用。同时,蛋白质转运、肌动蛋白细胞骨架的调控以及ECM受体相互作用通路可能参与PCa的进展及转移过程,且目前缺乏与PCa的具体相关性研究。3 SLC2A4和TUBB2C蛋白作为网络生物标记物,可能在PCa发生过程中介导重要的生物过程,此外Ras蛋白信号转导和MAPK信号通路可能在PCa的发生发展中发挥重要作用。对这些蛋白、生物过程及通路的进一步研究有益于揭示肿瘤具体发病机制,为临床防治提供新的靶点以及更多元化的信息。
【关键词】：蛋白组学 差异表达蛋白 文献挖掘 前列腺癌 生物信息学分析 蛋白-蛋白相互作用网络
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R737.25;Q811.4
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 英文缩略表10-11
• 引言11-14
• 第1章 基于文献挖掘的前列腺癌蛋白组学数据的生物信息学分析14-33
• 1.1 材料与方法14-17
• 1.1.1 文献检索策略14
• 1.1.2 官方基因名称的转换14
• 1.1.3 PCa蛋白组学研究的分类14
• 1.1.4 DEPs在文献中被报道的次数14-15
• 1.1.5 DEPs的功能注释15
• 1.1.6 组织样本和免疫组化验证15-17
• 1.1.7 统计分析17
• 1.2 结果17-22
• 1.2.1 鸟瞰蛋白组学数据17-18
• 1.2.2 GO分析18-21
• 1.2.3 KEGG通路分析21
• 1.2.4 DES蛋白在人PCa组织中表达下调21-22
• 1.3 讨论22-26
• 1.4 结论26
• 参考文献26-33
• 第2章 基于前列腺癌蛋白组学数据构建和分析蛋白-蛋白相互作用网络33-48
• 2.1 方法33-37
• 2.1.1 挖掘PCa蛋白组学文献和筛选标准33
• 2.1.2 提取DEPs33-35
• 2.1.3 构建PPI网络并提取主要成分35
• 2.1.4 拓扑分析35-36
• 2.1.5 主干网的构建36
• 2.1.6 利用种子蛋白之间的最短路径构建子网络36
• 2.1.7 模块分析及功能注释36-37
• 2.2 结果37-42
• 2.2.1 PPI网络37-38
• 2.2.2 PPI网络中的重要节点38-39
• 2.2.3 主干网39
• 2.2.4 子网络39-40
• 2.2.5 密集连接模块40-42
• 2.3 讨论42-44
• 2.4 结论44
• 参考文献44-48
• 第3章 综述 前列腺癌蛋白组学数据的生物信息学分析48-54
• 3.1 PCa蛋白组学数据的分类48-49
• 3.2 GO (Gene Ontology) 富集分析49
• 3.3 通路分析49-50
• 3.4 分析蛋白-蛋白相互作用及构建相互作用网络50-51
• 参考文献51-54
• 结论54-55
• 附录A 基于文献挖掘的蛋白组学数据55-71
• 附录B 蛋白-蛋白相互作用网络相关数据71-76
• 致谢76-78
• 导师简介78-79
• 作者简介79-80
• 学位论文数据集80

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