肝癌易感相关基因及组织基因表达谱生物信息学分析

摘要

本文从以下两部分进行叙述：
　　第一部分肝癌易感性相关基因的文献计量学与生物信息学分析
　　目的:
　　分子医学研究发现肝癌易感人群的个体差异对是否发生肝癌有一定的影响，通过评估患者的临床特征和基因风险，可以优化肝癌筛查及癌前病变的防治方案。
　　近年来针对肝癌易感基因的研究很多，为了更好的了解肝癌易感性基因的研究动态、发展趋势、寻找关键基因，本研究运用文献计量学和生物信息学方法对相关基因的研究文献及所涉及的相关基因进行系统分析。
　　方法:
　　1.文献收集与分析:从Embase、Pubmed和BIOSIS Preview数据库中检索2001年1月-2014年1月肝癌易感性相关基因研究的原始研究文献。基于文献挖掘的方法统计肝癌易感相关基因。另外，随着肝癌易感相关基因的原始研究逐渐增多，相关的META研究也逐渐增加，本研究还进一步汇总分析了截止2015年1月31日以来该领域发表的META研究文献。
　　2.基因生物信息学分析:汇总文献中的肝癌易感相关基因，通过基因名称转换工具Clone/GeneID Converter和Pubmed中的Gene数据库将基因名称转换为统一的官方名称。利用在线GATHER软件将所有的肝癌易感性相关基因进行GO分类和KEGG通路分析。另外，将统计所得肝癌易感相关基因上传至在线STRING9.1软件构建由导入基因所表达产物组成的蛋白质相互作用网络。将在线STRING9.1软件中所得网络数据导入Cytoscape3.0.2软件，将相应网络进一步可视化处理，同时利用其插件CentiScape2.1，计算网络及各个节点的拓扑特性，并筛选出关键节点。
　　结果:
　　1.文献计量学研究结果
　　Embase数据库检出文献3362篇，Pubmed/Medline数据库检出文献1297篇，BIOSIS Previews检出文献3902篇，合并3数据库检索结果，去重并按照纳入标准进一步筛选，最终纳入原始研究文献708篇，大部分基因只有1-3篇研究文献支持。
　　2.基因生物信息学分析
　　文献涉及201个肝癌易感相关基因，不同分级的GO分类741种，其中ln（贝叶斯因子）大于10且P值≤0.001的分类有32种，显示这些基因主要与细胞损伤修复、免疫反应、细胞周期调节、炎症反应、DNA损伤修复、凋亡、抗原递呈等有关。KEGG通路66种，其中ln大于0的通路有8种。主要是参与细胞受体信号传导通路、细胞周期调节、毒物降解、氨基酸、脂肪酸代谢。基因相关蛋白相互作用网络分析，筛选出11个关键基因:TP53、IL6、TGFB1、TNF、ESR1、VEGFA、IF1A、STAT1、IFNG、SOD2、CTNNB1。
　　结论:
　　1.国内外对肝癌易感相关基因的研究越来越多，研究机构主要集中在东亚、地中海周边这些肝癌高发地区。该领域的META分析也迅速增加，主要是中国研究者进行的META分析。
　　2.大部分研究结论缺乏足够的验证，不管是GWAS研究还是预选基因研究都有其优缺点，需要在更多大样本、不同种族不同遗传背景的研究中进行验证。
　　3.肝癌易感性相关基因GO分类及KEGG通路分析发现易感相关基因主要集中于:应激反应、炎症与免疫反应、DNA修复、细胞周期调控、解毒能力等基因集。
　　4.从众多的肝癌易感相关基因中发现了11个关键节点基因，由于其所具有的重要功能位置，值得后续进一步研究。
　　第二部分肝癌基因表达谱生物信息学分析
　　目的：
　　对肝癌发病及进展的分子机制进行深入的研究，寻找合适的分子靶点就成为改善肝癌疗效的迫切需要。本研究就是通过纳入各种病因背景的肝癌基因表达谱来寻找其中的共同分子改变。
　　方法:
　　1.1从GEO数据库检索下载人类的正常肝组织、肝硬化组织、肝脏不典型增生结节组织、肝癌组织的表达谱数据，芯片选择GPL570([HG-U133_Plus_2]Affymetrix Human Genome U133 Plus2.0)。
　　1.2芯片数据的分析
　　数据分析采用BRB-Array Tools软件4.4.0-Beta_1版本。R version3.0.2，hgu133plus2.db(Version:2.10.1)。将肝硬化组织、不典型增生结节肝组织、肝癌组织的表达谱分别与正常肝组织表达谱进行对比分析，寻找差异表达基因并分析。
　　1.3蛋白质相互作用网络构建
　　将KEGG和Biocarta通路分析显示有显著性差异的通路中的表达差异基因上传至在线STRING9.1软件构建由导入基因表达产物组成的蛋白质相互作用网络。
　　1.4网络可视化及关键基因的筛选
　　将在线STRING9.1软件中所得相互作用网络数据导入Cytoscape3.1.1软件，将相应网络进一步可视化处理，同时利用其插件CentiScaPe2.1，计算网络及各个节点的拓扑特性，并筛选出关键节点。
　　结果:
　　根据纳入标准从GEO数据库纳入分析的数据集11个，共计纳入正常肝组织芯片39例，肝硬化组织芯片33例，不典型增生结节组织芯片17例，各期肝癌组织芯片286例。
　　对差异表达基因进行GO分类、KEGG和Biocarta通路分析，显示肝硬化组织、不典型增生结节组织和肝癌组织的显著差异基因集基本没有重叠，显示三者间基因表达谱差异性显著。肝癌基因表达谱差异基因的GO分类主要集中于:细胞周期的转录调控、DNA的复制、氨基酸的代谢、有丝分裂的调节，这些均与肿瘤细胞的高生长状态有关。
　　由于肝癌组表达谱差异基因的富集通路为不同于肝硬化和不典型增生结节的特有基因集，将肝癌芯片的KEGG和Biocarta通路分析显示有显著性差异的基因依序导入STRING、Cytoscape并分析后找到43个节点基因。
　　经过比对NCG4.0数据库，发现上述基因中ATIC、CCND1、CREBBP、FTCD、MDH2、PPARG、TP53属于多种肿瘤的驱动基因。
　　结论:
　　本研究通过对比肝硬化、不典型增生结节和肝癌3种病理状态下的差异表达基因的GO分类和通路，显示它们之间基本无重叠，显示这3种状态下的基因表达谱变化不是递进式的积累，各自代表了不同的分子功能状态。后续基因生物信息学分析纳入的肝癌通路中的基因整体可以代表肝癌特有的病理分子状态。通过肝癌基因表达谱芯片的生物信息学分析，发现了与肝癌发生发展有关的一批功能基因集和一批对于维持肝癌特有生物功能的分子网络有重要作用的关键基因，这些基因经过进一步研究后可能成为肝癌靶向治疗的分子靶点。
　　另外，本研究从通路与功能基因集的角度来分析差异表达基因数据，能够从全局的角度分析基因表达谱组学数据，这比单纯从单个基因的角度分析差异基因能更好的了解肿瘤细胞功能的改变，这种方法以后可以用于更多肝癌数据及其它疾病基因表达谱数据的分析。

目录

摘要

第一部分 肝癌易感相关基因及生物信息学分析

引言

1 材料与方法

2 结果

3 讨论

4 结论

5 展望

参考文献

第二部分 肝癌基因表达谱生物信息学分析

引言

1 材料与方法

2 结果

3 讨论

4 结论

参考文献

攻读博士学位期间发表论文成果

致谢

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