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基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)共表達分析篩選卵巢癌潛在生物標(biāo)志物

發(fā)布時間:2020-12-14 11:05
  目的:卵巢癌是女性常見的惡性腫瘤,發(fā)病率高,致死率高。由于早期癥狀不明顯又缺乏有效的早期診斷方法,致使卵巢癌的死亡率在婦科癌癥中居首位;蛐酒,免疫組化,蛋白質(zhì)組學(xué)等方法已成為卵巢癌早期診斷的熱門課題。但由于病理的多樣性以及發(fā)病機制和病因不明確,至今沒有理想的具有高特異性和敏感性的腫瘤標(biāo)志物用于卵巢癌的臨床早期診斷。因此,探尋具有高靈敏度和特異性的標(biāo)志物實現(xiàn)卵巢癌的早期診斷成為亟待解決的問題。本研究的目的就是通過生物信息學(xué)分析來探尋卵巢癌的早期診斷標(biāo)志物。方法:使用卵巢癌基因芯片數(shù)據(jù),進行生物信息學(xué)軟件分析處理,從已有的基因芯片數(shù)據(jù)選取和卵巢癌相關(guān)的差異表達基因。構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)共表達分析網(wǎng)絡(luò)(weighted correlation network analysis,WGCNA),挑選與疾病相關(guān)的基因模塊,對基因模塊進行GO和KEGG富集分析,使用Cytoscape軟件可視化模塊基因互作關(guān)系,選取核心節(jié)點基因,最后對核心節(jié)點基因進行生存分析,找出與卵巢癌相關(guān)的核心節(jié)點基因,為卵巢癌早期診斷尋找新的靶點。結(jié)果:通過對卵巢癌基因芯片數(shù)據(jù)WGCNA網(wǎng)絡(luò)分析,找出了與卵巢癌相關(guān)的基因模塊,對此... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:45 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)共表達分析篩選卵巢癌潛在生物標(biāo)志物


芯片數(shù)據(jù)QCReport函數(shù)預(yù)處理數(shù)據(jù)進行魯棒多陣列平均處理后,對所獲得的原始表達數(shù)據(jù)進行了背景校

陣列處理,原始表,分位數(shù),魯棒


圖 3.2 原始表達數(shù)據(jù)魯棒多陣列處理g2 變換并且對它們進行處理信號,進行分位數(shù)據(jù)質(zhì)量完好。圖 3.3 芯片表達數(shù)據(jù) log2 變換處理箱線圖芯片數(shù)據(jù)經(jīng) Genefilter 包過濾后,除去了低變4,圖 3.5 所示,數(shù)據(jù)質(zhì)量分布更加集中。

箱線圖,變換處理,芯片,包過濾


10圖 3.3 芯片表達數(shù)據(jù) log2 變換處理箱線圖卵巢癌基因芯片數(shù)據(jù)經(jīng) Genefilter 包過濾后,除去了低變異和低信號的探針,結(jié)果如圖 3.4,圖 3.5 所示,數(shù)據(jù)質(zhì)量分布更加集中。


本文編號:2916310

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