基于生物信息学方法构建乳腺癌无肺转移生存列线图

发布时间：2023-05-25 00:16

　　乳腺癌是全球女性最常见的恶性疾病。随着诊疗手段的不断提高,原发性乳腺癌对患者的生命威胁已得到有效控制,相比之下,乳腺癌发生转移则会导致患者死亡,且成为首要原因。经研究发现,乳腺肿瘤细胞有向特定器官转移的倾向性,肺部是乳腺癌最常见的转移部位之一。我们希望能通过有限的生物标志物来识别具有高度肺转移风险的乳腺癌患者。经过对GEO数据库的全面检索,我们得到了符合研究标准的两个数据集:GSE5327和GSE2603。在训练集GSE5327中,我们通过单基因log-rank检验初步筛选出与乳腺癌肺转移相关的基因,并对这些基因进行GO生物功能和KEGG信号通路富集分析。通过一种稳健的基于似然函数的生存分析建模方法,我们确定了用于构建乳腺癌无肺转移生存列线图的最佳基因。在模型构建完成之后,我们在训练集GSE5327和验证集GSE2603中分别对该预测列线图的有效性进行了评估。通过初步的单因素生存分析,共有319个基因被认为与乳腺癌的肺转移有关。同时,这些基因所富集的GO生物功能和KEGG信号通路也得到确认。通过rbsurv算法,我们选择了其中6个最优基因来构建乳腺癌无肺转移生存列线图:GOLGB1,T...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 概述
    1.2 乳腺癌
        1.2.1 转移性乳腺癌简介
        1.2.2 转移性乳腺癌的精准治疗
    1.3 生物信息学
        1.3.1 高通量测序技术
        1.3.2 GEO数据库(Gene Expression Omnibus)
        1.3.3 生物信息学分析是筛选乳腺癌转移相关基因的重要手段
    1.4 信号通路的富集分析与WebGestalt
    1.5 生存分析
        1.5.1 生存曲线和log-rank检验
        1.5.2 稳健的基于似然比的生存分析建模方法
        1.5.3 时间依赖的ROC曲线
第2章 材料与方法
    2.1 从GEO数据库获取微阵列数据集
    2.2 数据分析与方法
        2.2.1 数据的预处理
        2.2.2 初步筛选与乳腺癌肺转移相关的基因
        2.2.3 构建乳腺癌无肺转移生存列线图
        2.2.4 对乳腺癌无肺转移生存列线图的内部验证和外部验证
        2.2.5 对乳腺癌无肺转移生存列线图中基因的初步探索
第3章 结果
    3.1 初步筛选与乳腺癌肺转移有关的基因
    3.2 确定最佳基因并构建乳腺癌无肺转移生存列线图
    3.3 乳腺癌无肺转移生存列线图的内部验证和外部验证
    3.4 对乳腺癌无肺转移生存列线图中基因的初步探索
第4章 讨论
第5章 结论与展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
综述
    参考文献



本文编号：3822561