SNRPD1对乳腺癌预后的影响及机制探索
发布时间：2021-07-13 01:46
乳腺癌高度异质,虽然原发病灶都是乳腺,但临床表型各不相同。医生往往需要对不同临床表型的癌症患者制定特异性的治疗方案。对乳腺癌病人错误的分型和不当的治疗,将导致病人错失最佳治疗时机,导致预后较差,甚至可能发生复发和转移。目前现有的靶向治疗的方法疗效尚不理想,仍有较高的死亡率,尤其是对于恶型程度较高的三阴型乳腺癌,患者预后较差,治疗手段缺乏。对于乳腺癌复发的患者,目前的临床治疗手段尚无较好的疗效。因此,寻找新的乳腺癌诊断和治疗靶点,尤其是针对三阴型腺癌,对广大的乳腺癌病人至关重要。借助于日益发展的高通量组学技术和生物信息学,我们有机会通过对癌症基因组、表观遗传学组、转录组、蛋白质组和代谢组等多个层面数据的分析,挖掘有效的乳腺癌分型和预后标志物。癌症组织甲基化水平的异常在癌症早期就已发生,本研究利用乳腺癌患者甲基化数据,通过生物信息学分析,寻找在癌症组织和癌旁组织中差异甲基化的位点,并筛选出其中具有预后功能的甲基化位点。同时利用多组学数据,我们对预后差异甲基化基因的分型功能和预后能力加以验证,确保结果的可靠。对于优秀的潜在预后和分型标志物,我们利用生物信息学分析预测该标志物的生物学功能,以及...
【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同亚型乳腺癌的差异甲基化
江南大学硕士学位论文22无监督层次聚类可以通过对比不同样本的数据相似性对样本进行分类。我们发现，基于313个甲基化位点的甲基化数据将乳腺癌病人划分为4个簇，一个簇以三阴型为主（90%）、两个簇以luminal型为主（80%）和一个HER2p亚型簇(70%)，313甲基化位点显示出良好的分类准确率（图3-2A）。基于313个甲基化位点的主成分分析显示，第一个主成分可以很好地区分三阴型和非三阴型乳腺癌（图3-2B）。同时，基于313个位点的10年生存分析表明，313个位点甲基化的数据能很好地将病人区分为预后较好和较差两类（p=0.0199，HR=11.53，图3-2C）。图3-2预后差异甲基化位点的分型能力与预后效果Fig.3-2SubtypingandprognosticperformanceoftheidentifiedCpGsA.基于预后差异甲基化位点数据的乳腺癌病人层级聚类热图B.不同亚型乳腺癌预后差异甲基化位点的甲基化水平的主成分分析散点图C.预后差异甲基化位点的整体预后能力3.1.2差异甲基化预后基因的分型和预后能力评估为了进一步验证313个CpG位点的分型和预后能力，并探究其背后的生物学原因，我们提取313个CpG位点在染色体上的位置，并定位了这些位点所在的191个基因。为了证明该313各位点在不同数据中有普遍的分型预后能力，减少单一数据带来的误差，我们利用多组数据进行验证。同时，我们还将验证313个位点对应的基因的分型预后能力。我们使用GEO数据集GSE2251验证313个CpG的分型和预后能力，无监督层级聚类结果显示，三阴型乳腺癌与Luminal亚型能够通过313个CpG良好的区分，而HER2p病人无法聚类。主成分分析结果与无监督层级聚类相符，三阴型与Luminal亚型在第一主成分上分离。生存分析表明313个CpG有良好预测病人预后的能力（图3-3A,D,G）。我们使用TCGA甲基化数据验证191个差异甲基化预后基?
第三章结果与讨论23另外，我们还使用TCGA的mRNA转录组数据验证191个基因转录水平数据对乳腺癌的分型和预后能力。正如预期，无监督层级聚类结果显示三阴型乳腺癌该191个基因具有显著不同的表达谱。主成分分析结果表示三阴型病人与Luminal亚型病人明显分离，三阴型病人分离程度显著。然而，生存分析表明这些基因预测病人预后的能力有所减弱（图3-3C,F,I）。图3-3利用多组数据集验证预后差异甲基化位点与基因的分型能力与预后效果Fig.3-3ValidationofsubtypingandprognosticperformanceoftheidentifiedCpGsinmultipledatasetsA.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的乳腺癌患者层级聚类热图B.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的乳腺癌患者层级聚类热图C.TCGA转录组数据中预后差异甲基化基因的乳腺癌患者层级聚类热图D.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的主成分分析散点图E.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的主成分分析散点图F.TCGA转录组数据中预后差异甲基化基因的主成分分析散点图G.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力H.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力I.TCGA转录组数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力
本文编号：3281084
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【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同亚型乳腺癌的差异甲基化
江南大学硕士学位论文22无监督层次聚类可以通过对比不同样本的数据相似性对样本进行分类。我们发现，基于313个甲基化位点的甲基化数据将乳腺癌病人划分为4个簇，一个簇以三阴型为主（90%）、两个簇以luminal型为主（80%）和一个HER2p亚型簇(70%)，313甲基化位点显示出良好的分类准确率（图3-2A）。基于313个甲基化位点的主成分分析显示，第一个主成分可以很好地区分三阴型和非三阴型乳腺癌（图3-2B）。同时，基于313个位点的10年生存分析表明，313个位点甲基化的数据能很好地将病人区分为预后较好和较差两类（p=0.0199，HR=11.53，图3-2C）。图3-2预后差异甲基化位点的分型能力与预后效果Fig.3-2SubtypingandprognosticperformanceoftheidentifiedCpGsA.基于预后差异甲基化位点数据的乳腺癌病人层级聚类热图B.不同亚型乳腺癌预后差异甲基化位点的甲基化水平的主成分分析散点图C.预后差异甲基化位点的整体预后能力3.1.2差异甲基化预后基因的分型和预后能力评估为了进一步验证313个CpG位点的分型和预后能力，并探究其背后的生物学原因，我们提取313个CpG位点在染色体上的位置，并定位了这些位点所在的191个基因。为了证明该313各位点在不同数据中有普遍的分型预后能力，减少单一数据带来的误差，我们利用多组数据进行验证。同时，我们还将验证313个位点对应的基因的分型预后能力。我们使用GEO数据集GSE2251验证313个CpG的分型和预后能力，无监督层级聚类结果显示，三阴型乳腺癌与Luminal亚型能够通过313个CpG良好的区分，而HER2p病人无法聚类。主成分分析结果与无监督层级聚类相符，三阴型与Luminal亚型在第一主成分上分离。生存分析表明313个CpG有良好预测病人预后的能力（图3-3A,D,G）。我们使用TCGA甲基化数据验证191个差异甲基化预后基?
第三章结果与讨论23另外，我们还使用TCGA的mRNA转录组数据验证191个基因转录水平数据对乳腺癌的分型和预后能力。正如预期，无监督层级聚类结果显示三阴型乳腺癌该191个基因具有显著不同的表达谱。主成分分析结果表示三阴型病人与Luminal亚型病人明显分离，三阴型病人分离程度显著。然而，生存分析表明这些基因预测病人预后的能力有所减弱（图3-3C,F,I）。图3-3利用多组数据集验证预后差异甲基化位点与基因的分型能力与预后效果Fig.3-3ValidationofsubtypingandprognosticperformanceoftheidentifiedCpGsinmultipledatasetsA.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的乳腺癌患者层级聚类热图B.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的乳腺癌患者层级聚类热图C.TCGA转录组数据中预后差异甲基化基因的乳腺癌患者层级聚类热图D.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的主成分分析散点图E.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的主成分分析散点图F.TCGA转录组数据中预后差异甲基化基因的主成分分析散点图G.GSE2251甲基化数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力H.TCGA甲基化数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力I.TCGA转录组数据中预后差异甲基化位点的整体预后能力
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