microRNA调节TGF-β信号转导通路的数学模型及对前列腺癌的影响

发布时间：2017-06-05 11:17

  本文关键词：microRNA调节TGF-β信号转导通路的数学模型及对前列腺癌的影响，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：TGF-β是一种多功能的细胞因子,在肿瘤的早期可抑制细胞增殖、启动细胞分化、诱导凋亡,但在肿瘤的进展期促进肿瘤的侵袭和转移。Micro RNA(mi RNA)的异常表达与肿瘤的发生发展密切相关,它还可以通过抑制TGF-β信号导致前列腺癌的发生。在前列腺癌中,通过文献收集可知约100个mi RNA具有异常表达现象。通过通路富集分析,我们得到6个调节TGF-β信号转导通路的mi RNA,它们是mi R-21、mi R-106b、mi R-20a、mi R-155、mi R-26a和mi R-92a。与原发性前列腺癌相比,转移性前列腺癌中mi R-21、mi R-106b和mi R-20a的表达量随着前列腺癌的进展不同程度地增加。通过分析和文献查阅可知,mi RNA在TGF-β信号转导通路中的靶点主要是细胞膜的受体和细胞质内的Smad蛋白。据此,我们从系统生物学角度出发,在整体水平上探究TGF-β信号转导通路的性质。我们构建了mi RNA调节TGF-β信号转导通路的数学模型,重点考虑了mi RNA对通路的影响。结果显示,与正常情况相比,前列腺癌对应细胞核内p S2S4复合物动力学曲线在强度和持续时间上在很大程度上有所减弱。模型敏感性分析表明与配体受体复合物、细胞核内复合物以及转移相关的过程对调节TGF-β相关反应具有重要作用并且两个与mi RNA相关的动力学参数具有高敏感性。另外,对模型的随机分析可知,细胞核内p S2S4复合物对mi R-21和mi R-106b的扰动具有一定的稳定性,而对mi R-155和mi R-20a的扰动稳定性很强。本课题从动力学角度揭示了mi RNA调节TGF-β信号转导通路对于前列腺癌发生发展的影响,对于前列腺癌的深层次研究具有重要理论意义。
【关键词】：microRNA TGF-β信号通路 数学模型 动力学 前列腺癌
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R737.25
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 序言8-13
• 1.1 课题背景和意义8-10
• 1.1.1 miRNA对前列腺癌发生发展的影响8
• 1.1.2 TGF-β 信号转导通路简介8-9
• 1.1.3 数学模型的研究背景和意义9-10
• 1.2 mi RNA调节TGF-β 信号转导通路数学模型的研究现状10-11
• 1.2.1 TGF-β 信号转导通路模型的研究现状10
• 1.2.2 miRNA介导的信号转导通路模型研究现状10-11
• 1.2.3 小结11
• 1.3 miRNA 调节TGF-β信号转导通路数学模型的研究内容及目的11-13
• 第二章 前列腺癌异常表达microRNA的收集与分析13-22
• 2.1 数据收集13
• 2.2 生物信息学分析工具13
• 2.3 mi RNA对TGF-β 信号转导通路靶点的预测及分析13-15
• 2.4 mi RNA在前列腺癌不同阶段的异常表达情况15-18
• 2.4.1 第一类miRNA在前列腺癌中的表达情况15-17
• 2.4.2 第二类miRNA在前列腺癌中的表达情况17
• 2.4.3 miRNA表达数量化处理17-18
• 2.5 mi RNA在前列腺癌中的功能18-22
• 第三章 前列腺癌中miRNA调节TGF-β 信号转导通路数学模型的构建22-32
• 3.1 TGF-β 信号转导通路模块介绍22-24
• 3.1.1 受体转运和信号转导23
• 3.1.2 Smad蛋白核质穿梭和信号转导23-24
• 3.1.3 miRNA调节蛋白表达和信号调节24
• 3.2 模型的构建及表示-常微分方程组24-25
• 3.3 模型初始值及估计方法25-27
• 3.4 模型参数及估计方法27-31
• 3.5 模型验证31-32
• 第四章 miRNA调节TGF-β 信号转导通路数学模型动力学仿真及分析32-43
• 4.1 mi RNA调控RII受体的动力学模型及分析32-34
• 4.2 mi RNA调控RI受体的动力学模型及分析34-36
• 4.3 mi RNA调控SMAD2 蛋白的动力学模型及分析36-39
• 4.4 mi RNA调控SMAD4 蛋白的动力学模型及分析39-41
• 4.5 小结41-43
• 第五章 miRNA调节TGF-β 信号转导通路的数学模型性质分析43-50
• 5.1 模型参数的敏感性分析43-45
• 5.2 重要成分的随机性分析45-50
• 5.2.1 随机性分析简介45-46
• 5.2.2 miRNA的随机性分析46-48
• 5.2.3 小结48-50
• 第六章 结论与展望50-52
• 参考文献52-57
• 附录一57-58
• 附录二58-59
• 附录三59-60
• 附录四60-61
• 附录五61-62
• 附录六62-63
• 致谢63-64

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本文编号：423615