前列腺癌基因表达谱芯片数据的分析.pdf

硕士学位论文前列腺癌基因表达谱芯片数据分析在职硕士:罗烈伟指导教师:马文丽教授郑文岭教授摘要前列腺癌(prostate cancer,PC)为全世界男性最常见的癌症之一,在美国男性所有诊断出来的肿瘤当中PC占了I/3,病死率排第二,仅次于肺癌,近年来PC在中国的发病率也呈不断上升趋势。近年来,随着分子生物学的迅速发展,人们对肿瘤发生发展过程中的细胞和分子水平的变化有了进一步的认识。癌的发生、发展是多基因改变的结果,在这过程中有多种原癌基因被激活以及抑癌基因失活,癌的发生、发展就是原癌基因、抑癌基因以及生长因子调控失调的结果,前列腺癌的发生也不例外。但是前列腺癌的发生发展过程十分复杂,呈现多步骤、多基因复合的特点,目前人们对其涉及的机制还知之甚少。现已发现,一开始前列腺癌细胞的生长有依赖雄激素的生物学特性,多数前列腺癌患者在首次接受雄激素剥夺疗法后都有显著疗效,但最后超过一半的患者会复发并由雄激素依赖型前列腺癌发展成高度恶化且广泛转移的雄激素非依赖型前列腺癌,使常规的雄激素剥夺治疗失去效果,而前列腺癌细胞激素依赖型发生变化,是肿瘤细胞发生转移和对抗内雄激素剥夺治疗,从而导致临床患者病情恶化并最终导致死亡的主要原因。前列腺癌形成的基因改变有不少报道, 但对雄激素非依赖型前列腺癌的形成机制还不清楚且报道不多,基因芯片技术对PC在雄激素剥夺治疗前后的基因表达改变分析也许对了解雄激素非依赖型前列腺癌的形成过程可以提供一些线索。本研究利用基因芯片数据分析软件 GeneSifter对来自基因表达数据库Gene Expression Omnibus(CEO)的12个雄激素依赖型前列腺癌和雄激素非依赖型前列腺癌基因表达谱芯片数据作进一步生物信息学分析,以了解PC在雄激素剥夺治疗后的基因表达变化,并进一步探讨中文摘要雄激素非依赖型前列腺癌形成的分子机理。本文属于基因芯片生物信息学的内容,探索利用基因表达数据库GEO所贮存的基因芯片表达数据并结合一些生物学知识对雄激素非依赖型前列腺癌形成机理作进一步推测分析,以期为阐明雄激素非依赖型前列腺癌形成的分子机制提供一些基因表达方面的线索,并为进一步的相关实验研究提供参考。本研究按顺序分三部分: 第一部分:对基因芯片与数据分析作了综述,先对基因芯片的基本原理、单通道和双通道实验、基因芯片的种类和应用作了叙述;然后对基因芯片数据分析、数据的处理、实验设计与平台的选择、差异基因表达、聚类分析和生物学意义分析作了叙述; 第二部分:详细介绍了基因表达数据库GEO的构成、查询和一些分析工具的使用。基因芯片的广泛应用,产生了海量的数据,为基因研究提供大量高通量数据资料。为有效地组织、存取、管理如此大量的基因数据信息,迫切需要一个统一管理的公共数据库、建立一种通用的数据标准格式,使数据能更好地与其它信息资源比较分析。几个实验室和机构开始试图组建网上资源来散布这些高通量数据集,隶属于美国国立卫生研究院的NCBI(National Center for Biotechnology Information),开始了一个基因表达汇编计划,即:基因表达综合库(Gene Expression Omnibus,GEO),以便更好的支持公共使用和散布基因表达数据。GEO数据库创建于2000年,是当今最大、最全面的公共基因表达数据资源,至今已存储了214,268个样本,8300个记录,4500个平台。GEO 数据库覆盖广泛的生物学内容,包括疾病、代谢、药理学、药学、免疫学和生态学等。数据来自世界各地实验室研究者的提交,有些杂志要求文章发表时将数据提交到一些公共数据库,其目的是可以让一些独立的研究机构来重新评价和分析这些数据的结果。GEO数据库及其工具,也可以验证实验室的研究发现,或提供支持性意见,或设计研究计划及其获得假说的否定证据等。GEO数据的再分析和重新解释还可以为其它领域提供一些有价值的线索。随着GEO数据库在大小和多样性方面的不断增长,这样的研究发现机遇也将不断提高。硕士学位论文第三部分:应用基因芯片数据分析工具GeneSifter对前列腺癌基因芯片数据进行了分析,发现一些差异表达的基因,并对这些差异表达基因进行基因本体和KEGG通路分析。前列腺癌抗雄激素治疗后,前列腺癌由激素依赖型向激素非依赖型的转化,这是困扰多年的问题。前列腺癌的发生发展过程包含多种分子的改变,这些改变可以通过前列腺癌细胞基因表达的变化来反映。随着现代分子生物学的发展,采用基因芯片技术分析肿瘤细胞在不同发展阶段的基因调节,根据基因表达方式对肿瘤患者进行分类并实施个体化治疗,是前列腺癌研究的方向。国际上诸多学者通过对前列腺癌基因表达谱的分析,已经发现了一些新的前列腺癌异常表达基因,为前列腺癌分子标志物的最终判定及选择相应的靶序列进行基因治疗奠定了基础。本研究所