基于差异共表达方法对胶质瘤分子分型的研究以及对疾病间相关关系数据库的开发

发布时间：2017-05-22 08:38

  本文关键词：基于差异共表达方法对胶质瘤分子分型的研究以及对疾病间相关关系数据库的开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：差异共表达方法是探索基因对在不同状态(如疾病与正常,处理组和对照组)下的表达相关性是否有显著差异。由于基因间表达水平的相关性暗示某种调控关系的存在,所以共表达相关关系的改变或者说差异共表达本身就提示不同表型间调控关系改变。本文用差异共表达方法对胶质瘤转录组数据进行分析,识别到与胶质瘤预后相关的三个转录因子(AHR, NFIL3和ZNF423),并用之对胶质瘤进行分类,分成三个不同的分子亚型(ZG, NG和IG亚型),这三种亚型的生存模式显著不同,并在独立的数据集得到验证。与已有分类系统相比,本文提供一个更少分子标签且有效的胶质瘤分类体系。接着探索三个基因的功能,发现这三个转录因子在药靶上显著富集,并且观察到与这三个转录因子有关的调控关系在胶质瘤发展过程有重要的作用。本文不仅建立胶质瘤分子分型体系,还用差异表达分析方法进行疾病相关关系的研究并开发疾病相关关系数据库。通过调研疾病数据库,发现目前并没有从数据出发阐述疾病相互关系的数据库。我们对公共数据中人类疾病表达谱数据进行差异共表达分析,发现1326对显著相似的疾病对,使用这些疾病关系开发疾病相关关系数据库。疾病相关关系数据库是第一个根据通过疾病间调控关系的相似性衡量疾病关系的数据库,这对研究疾病的科研工作者和临床医生有重要的意义。
【关键词】：差异共表达 胶质瘤 分子分型 预后因子 疾病相关关系数据库
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R739.41
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-9
• 第1章 前言9-22
• 1.1 差异共表达方法研究现状9-11
• 1.2 胶质瘤研究现状11-18
• 1.2.1 胶质瘤分子分级研究现状11-15
• 1.2.2 胶质瘤分子标记物研究现状15-18
• 1.2.2.1 IDH突变15-16
• 1.2.2.2 MGMT启动子甲基化16-17
• 1.2.2.3 ARTX突变和TERT改变17
• 1.2.2.4 1p/19q缺失17-18
• 1.3 疾病关系背景知识18-21
• 1.3.1 疾病相关关系研究现状18-19
• 1.3.2 常见的疾病数据库与其他数据库19-21
• 1.4 本课题的目的及意义21-22
• 第2章 整合差异共表达方法识别胶质瘤分类的三个转录因子22-32
• 2.1 简介22
• 2.2 数据来源和预处理22-24
• 2.3 方法24-26
• 2.3.1 差异共表达分析和差异调控分析24-25
• 2.3.2 分类方法25
• 2.3.3 生存分析25-26
• 2.4 结果和讨论26-31
• 2.4.1 88个种子基因的分类效能和临床相关性26-27
• 2.4.2 差异调控分析相关的分子标签的识别和临床相关性27-29
• 2.4.3 验证集中三个转录因子分类的预后价值的确认29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 3-TF-signature功能研究32-38
• 3.1 简介32
• 3.2 数据32
• 3.2.1 药靶数据32
• 3.2.2 其他胶质瘤分子分级研究中的分子标签32
• 3.3 方法32-33
• 3.3.1 调控网络构建32-33
• 3.4 结果与讨论33-36
• 3.4.1 DRA-siganture在胶质瘤亚型中的表达情况33
• 3.4.2 3-TF-signature与其他研究中分子标签功能比较33-35
• 3.4.3 3-TF-signature调控网络分析35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第4章 疾病相关关系数据库38-48
• 4.1 简介38-40
• 4.2 数据库中数据的处理40
• 4.2.1 基因表达数据40
• 4.2.2 通路40
• 4.2.3 疾病基因和药物40
• 4.3 数据库内容40-41
• 4.3.1 疾病相关关系40-41
• 4.3.2 相似疾病对共同的属性41
• 4.4 网页41-44
• 4.5 查询44-47
• 4.6 安装实现47
• 4.7 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48
• 5.2 展望48-50
• 参考文献50-65
• 致谢65-66
• 附录66-118
• 附录Ⅰ 附图66-74
• 附录Ⅱ 附表74-118
• 科研成果118

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