整合组学数据、寻找神经胶质瘤相关通路

摘要

神经胶质瘤是神经系统最为常见的恶性肿瘤。神经胶质瘤的发生、发展是一个多步骤、多阶段、多基因参与的过程，伴随着复杂的基因改变。微阵列技术具有高信息量、高通量等突出优点，现已广泛地应用于肿瘤机制的研究中。
　　 然而很多的研究都是关注疾病差异基因的表达，为了寻找神经胶质瘤相关的重要生物通路，本文整合了神经胶质瘤相关的组学数据，如基因表达谱芯片、MicroRNA芯片以及ChIP-Seq的数据，验证了不同数据集的分子特征在系统水平上的相似性高于基因水平的相似性这一假设，并发现了新颖的神经胶质瘤相关通路，如：Regulation of epithelial-to-mesenchymal transition(EMT),TGF-beta-dependent induction of EMT via SMADs等。这些通路仍需要进一步的实验验证，同时也为神经胶质瘤的临床研究、个性化治疗和分子机制研究提供有意义的信息。在差异基因筛选的过程中，本文采用了一种新颖的特征基因鉴别方法——Cancer Outlier PRofiling Analysis(COPA)，并运用了基于人工校正的通路数据库——GeneGO数据库进行了通路富集性分析。

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第1章 引言

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 课题的研究现状

1.3 本文的研究

1.4 本章小结

第2章 神经胶质瘤基因表达谱数据收集

2.1 神经胶质瘤概述

2.2 神经胶质瘤基因表达谱数据收集

第3章 神经胶质瘤基因表达谱数据预处理

3.1 Affymetrix芯片介绍

3.2 Affymetrix数据的预处理

3.3 本章小结

第4章 神经胶质瘤基因表达谱生物信息学分析

4.1 差异基因筛选

4.2 一致性分析(consistency analysis)

4.3 通路水平一致性分析结果的进一步信息挖掘

4.4 GSEA的软件分析

4.5 MAPE软件的分析

第5章 神经胶质瘤组学数据的交互验证

5.1 神经胶质瘤MicroRNA芯片分析

5.2 神经胶质瘤相关的ChIP-seq分析

第6章 结论与展望

参考文献

附录1

附录2

致谢