本文關(guān)鍵詞：乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的篩選及系統(tǒng)生物學分析

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【摘要】：乳腺癌是全世界嚴重威脅女性健康的首位惡性腫瘤。在近十年里,不僅在發(fā)達國家里乳腺癌的發(fā)病率持續(xù)升高,發(fā)展中國家的乳腺癌患病率也已經(jīng)超過宮頸癌,成為了女性癌癥死亡的首位因素,且乳腺癌的發(fā)病年齡呈現(xiàn)年輕化趨勢。然而隨著現(xiàn)代醫(yī)學的不斷發(fā)展,乳腺癌的診治水平有了顯著的提高,使乳腺癌的死亡率明顯下降,并改善了患者的生活質(zhì)量。但是,乳腺癌的復發(fā)和轉(zhuǎn)移仍然占有相當大的比例,有文獻報道,乳腺癌術(shù)后復發(fā)現(xiàn)象大約占乳腺癌患者中的10%~30%之多,且出現(xiàn)復發(fā)的患者的治愈率也會明顯降低,嚴重影響患者的生存率。系統(tǒng)生物學是一個以信息為基礎、以整合為靈魂、以干涉為鑰匙的對生物體系中所有組成包括基因、蛋白質(zhì)等的構(gòu)成進行研究,并探尋其中相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡關(guān)系的新型生物學交叉學科。它的系統(tǒng)性及整體性研究就是該學科的特點。系統(tǒng)生物學方法的研究包含了多種學術(shù)理論的支持,其中包括生物信息學研究、計算信息學研究、基因組學研究等。生物信息學作為系統(tǒng)生物學發(fā)展基礎的重要一部分,是一門以研究生物信息的采集、儲存、處理、傳播為基礎的交叉學科。其總和了生命科學、信息學、統(tǒng)計學及計算機科學等多種技術(shù)手段,包含了海量的數(shù)據(jù)庫,還擁有多種在線分析軟件,收集并分析遺傳相關(guān)數(shù)據(jù),探索生物學的奧秘。并對人類的基因及疾病發(fā)生相關(guān)的基因進行數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、功能注釋、通路分析及網(wǎng)絡可視化分析,從而對疾病尤其是惡性腫瘤的發(fā)生發(fā)展有了更深一步的認識。本研究課題通過以Pubmed/Medline數(shù)據(jù)庫、Web of Science數(shù)據(jù)庫、CNKI(中國知網(wǎng))數(shù)據(jù)庫及萬方數(shù)據(jù)庫4個數(shù)據(jù)庫的文獻挖掘為研究基礎,總結(jié)出與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的基因,通過文獻計量學及系統(tǒng)生物學的方法對當今研究現(xiàn)狀做出總結(jié),并研究分析乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因及mi RNA(micro RNA,內(nèi)源性非編碼微小RNA)之間的相互作用關(guān)系,構(gòu)建ce RNAs(compting endogenous RNAs,競爭性內(nèi)源RNAs)網(wǎng)絡調(diào)控圖,從而進一步了解乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的功能及作用通路,為探究乳腺癌復發(fā)的發(fā)生及發(fā)展的分子作用機制提供更全面的信息和理論基礎,更為能夠進一步預防和治療乳腺癌的復發(fā)提供新的研究方向。第一部分:乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的篩選及生物信息學分析背景與目的乳腺癌是我國最常見的女性惡性腫瘤之一,其發(fā)病率仍以每年3%的趨勢上升,且發(fā)病越來越年輕化。乳腺癌不僅是一個激素依賴性惡性腫瘤,更是一個復雜的多基因性的全身性、終身性疾病,遺傳及環(huán)境等因素都參與了乳腺癌的發(fā)生和發(fā)展,而乳腺癌的復發(fā)更讓我們認識到這個疾病有著同其他惡性腫瘤一樣的侵襲性和危險性,它會大大降低乳腺癌患者的生存時間,嚴重威脅著廣大女性患者的生命�；蚪M學的發(fā)展讓我們越來越多的了解和認識腫瘤相關(guān)基因的功能及腫瘤細胞信號通路的作用。本研究的目的:通過對乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的生物信息學分析,了解與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的基因的功能、信號通路及其表達蛋白質(zhì)之間的相互作用的網(wǎng)絡構(gòu)成,為探索乳腺癌復發(fā)的分子機制提供理論基礎。研究方法檢索2001.01-2015.01期間發(fā)表的所有關(guān)于乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的中英文文章,通過納入以人類為限定物種且能夠提供乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因足夠信息的相關(guān)的研究文獻,排除綜述類及重復文獻等不相符文獻,篩選出有效文獻并提取所需要的數(shù)據(jù),應用Note Express文獻檢索與管理軟件及Excel 2010軟件進行納入文獻的管理及文獻計量學分析,并匯總與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的基因。運用基因注釋工具GATHER(Gene annotation tool to help explain relationships)在線軟件(http://gather.genome.duke.edu/)對乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因進行GO(Gene Ontology,基因本體)功能分析。應用圖形化網(wǎng)絡顯示及分析編輯免費開源軟件Cytoscape中的一個插件JEPETTO(Java Enrichment of Pathways Extended To Topology)(Version 1.3.1)進行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因與基因組百科全書數(shù)據(jù)庫)通路分析。采用STRING(Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins)在線軟件(http://string.embl.del/)繪制相關(guān)基因表達蛋白質(zhì)的互作網(wǎng)絡圖,并應用Cytoscape軟件計算網(wǎng)絡及各節(jié)點的拓撲特性篩選出關(guān)鍵基因。結(jié)果1.本研究共納入了196篇中英文文獻,經(jīng)分析得出,在近14年里對于乳腺癌復發(fā)的相關(guān)基因的研究論文數(shù)量處于顯著上升的趨勢,并總結(jié)出59個相關(guān)基因。2.GO分析發(fā)現(xiàn)乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因及其產(chǎn)物的功能主要集中在細胞周期的調(diào)控、膠原蛋白的分解代謝、細胞的增殖及細胞生理過程的負調(diào)控等。3.KEGG通路分析發(fā)現(xiàn)乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因在信號通路中主要參與了腫瘤信號通路、P53信號通路、Erb B信號通路、VEGF信號通路等。4.經(jīng)STING軟件篩選出59個相關(guān)基因中7個基因表達蛋白未參與網(wǎng)絡構(gòu)建,52個相關(guān)基因表達蛋白存在相互作用,成功構(gòu)建了相關(guān)基因表達蛋白互作圖。5.應用Cytoscape軟件共篩選出7個關(guān)鍵基因,分別為,是TP53(腫瘤蛋白p53)、VEGFA(血管內(nèi)皮生長因子A)、ESR1(雌激素受體1)、ERBB2(人表皮生長因子受體2)、CDH1(上皮-鈣黏連蛋白)、PTEN(磷酸酶-張力蛋白抑癌基因)及MMP2(基質(zhì)金屬蛋白酶)。結(jié)論1.成功篩選出乳腺癌復發(fā)相關(guān)的59個基因,并對其進行GO功能注釋及KEGG通路分析,為乳腺癌復發(fā)的分子機制提供理論基礎2.成功構(gòu)建乳腺癌復發(fā)相關(guān)基因的網(wǎng)絡構(gòu)建圖,并篩選出7個關(guān)鍵基因,提示TP53基因乳腺癌的復發(fā)過程密切相關(guān),有利于研究相關(guān)基因的相互作用及密切關(guān)系,為乳腺癌復發(fā)的預防、診斷及治療提供了研究方向。第二部分:乳腺癌復發(fā)相關(guān)mi RNA的篩選及ce RNAs調(diào)控網(wǎng)絡構(gòu)建背景與目的非編碼RNA(non-coding RNA,nc RNA),是一類除m RNA、t RNA和r RNA以外的,不編碼蛋白質(zhì)卻發(fā)揮功能的RNA分子,它包含微小RNA(micro RNA,mi RNA)和長鏈非編碼RNA(long non-coding RNA,lnc RNA)。micro RNA是內(nèi)源性非編碼微小RNA的總稱,它可以通過與靶基因的結(jié)合從而引導沉默復合體降解m RNA或者阻礙其翻譯,抑制其轉(zhuǎn)錄后的基因表達作用。ce RNA(compting endogenous RNA,競爭性內(nèi)源RNA)假說揭示了RNA之間相互作用的新機制。lnc RNA是ce RNA的其中一種,在細胞周期調(diào)控、分化調(diào)控、表觀遺傳學調(diào)控中發(fā)揮著重要的作用。系統(tǒng)生物學作為一門信息科學,整合了基因組學及轉(zhuǎn)錄組學等信息,系統(tǒng)分析其中的關(guān)聯(lián)性及網(wǎng)絡構(gòu)造,構(gòu)建ce RNAs網(wǎng)絡調(diào)控圖,對于生命的整個過程如細胞的生長、增殖及凋亡等,以及腫瘤的發(fā)生發(fā)展過程中,都起到了越來越重要的作用。本研究目的:通過實驗驗證的數(shù)據(jù)庫及靶基因預測數(shù)據(jù)庫中篩選出乳腺癌復發(fā)相關(guān)的mi RNA-靶基因,mi RNA-lnc RNA匹配對數(shù),運用生物信息學分析,構(gòu)建相關(guān)ce RNAs網(wǎng)絡調(diào)控圖,了解其中的相互作用,篩選出與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的重要mi RNA。研究方法選用POMA算法,利用3個實驗驗證的數(shù)據(jù)庫:mi Records(http://mirecords.biolead.org/)、Tar Base(http://diana.cslab.ece.ntua.gr/tarbase/)、mi RTar Base(http://mirtarbase.mbc.nctu.edu.tw/)及2個靶基因預測數(shù)據(jù)庫:star Base(http://www.targetscan.org/)和mi RDB(http://www.microrna.org/microrna/home.do),采用Z=α/β公式(α代表僅受該mi RNA調(diào)控的靶基因的個數(shù)。β代表受該mi RNA調(diào)控的所有靶基因的個數(shù))。以Z值0.1為閾值,共同篩選出Z值0.1的mi RNA定為有意義的乳腺癌復發(fā)相關(guān)的mi RNA,并找出mi RNA-靶基因匹配對數(shù)。應用star Base v2.0數(shù)據(jù)庫預測mi RNA-lnc RNA的相互關(guān)聯(lián),找出相互作用的匹配對數(shù)。通過Cytoscape3.2.1軟件構(gòu)建乳腺癌復發(fā)相關(guān)ce RNA網(wǎng)絡調(diào)控圖篩選相關(guān)重要mi RNA。結(jié)果1.本研究通過運用POMA篩選預測模型,在3個提供實驗驗證的數(shù)據(jù)庫和2個靶基因預測數(shù)據(jù)庫的基礎上,篩選出乳腺癌復發(fā)相關(guān)mi RNA共104個。通過Z公式評分后,大于閾值的mi RNA共12個,分別為:mi R-204、mi R-29c、mi R-29b、mi R-146a、mi R-9、mi R-491、mi R-222、mi R-27b、mi R-324-5p、mi R-124、mi R-141及mi R-122。并找出16對mi RNA-靶基因?qū)P(guān)系。2.通過star Base數(shù)據(jù)庫中內(nèi)置的Lnc RNABase預測mi RNA-lnc RNA的相互關(guān)聯(lián),檢索發(fā)現(xiàn)乳腺癌復發(fā)相關(guān)的lnc RNA共12個,分別為:NEAT1(核副斑點包裝轉(zhuǎn)錄本1)、MALAT1(肺腺癌轉(zhuǎn)移相關(guān)轉(zhuǎn)錄本1)、XIST(X染色體失活特異轉(zhuǎn)錄本)、HCG18(人類主要組織相容性復合體組18)、KCNQ1OT1(KCNQ1相反鏈/反義轉(zhuǎn)錄物1)、SNHG7(小核仁RNA宿主基因7)、HOTAIR(HOX反轉(zhuǎn)錄RNA)、TUG1(上調(diào)�；撬�1)、GAS5(生長阻滯特異轉(zhuǎn)錄本5)、HCP5(人類主要組織相容性復合體p5)、H19(母系印跡表達轉(zhuǎn)錄本)、MIAT(心肌梗死相關(guān)轉(zhuǎn)錄本)。并得到40對mi RNA-lnc RNA對應關(guān)系。3.通過應用Cytoscape軟件,成功將56對調(diào)控關(guān)系導入并構(gòu)建了ce RNAs網(wǎng)絡調(diào)控圖,篩選出4個與乳腺癌復發(fā)相關(guān)重要mi RNA,分別為:mi R-204、mi R-29c、mi R-29b及mi R-146a。結(jié)論成功構(gòu)建出了與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的ce RNAs網(wǎng)絡調(diào)控圖,并篩選出4個與乳腺癌復發(fā)相關(guān)的重要mi RNA。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R737.9

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