肝癌易感相關(guān)基因及組織基因表達(dá)譜生物信息學(xué)分析.pdf

1、本文從以下兩部分進(jìn)行敘述：
　　第一部分肝癌易感性相關(guān)基因的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)與生物信息學(xué)分析
　　目的:
　　分子醫(yī)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)肝癌易感人群的個(gè)體差異對(duì)是否發(fā)生肝癌有一定的影響，通過(guò)評(píng)估患者的臨床特征和基因風(fēng)險(xiǎn)，可以優(yōu)化肝癌篩查及癌前病變的防治方案。
　　近年來(lái)針對(duì)肝癌易感基因的研究很多，為了更好的了解肝癌易感性基因的研究動(dòng)態(tài)、發(fā)展趨勢(shì)、尋找關(guān)鍵基因，本研究運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和生物信息學(xué)方法對(duì)相關(guān)基因的研究文獻(xiàn)及所涉及的相關(guān)

2、基因進(jìn)行系統(tǒng)分析。
　　方法:
　　1.文獻(xiàn)收集與分析:從Embase、Pubmed和BIOSIS Preview數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索2001年1月-2014年1月肝癌易感性相關(guān)基因研究的原始研究文獻(xiàn)?；谖墨I(xiàn)挖掘的方法統(tǒng)計(jì)肝癌易感相關(guān)基因。另外，隨著肝癌易感相關(guān)基因的原始研究逐漸增多，相關(guān)的META研究也逐漸增加，本研究還進(jìn)一步匯總分析了截止2015年1月31日以來(lái)該領(lǐng)域發(fā)表的META研究文獻(xiàn)。
　　2.基因生物信息學(xué)分析:

3、匯總文獻(xiàn)中的肝癌易感相關(guān)基因，通過(guò)基因名稱(chēng)轉(zhuǎn)換工具Clone/GeneID Converter和Pubmed中的Gene數(shù)據(jù)庫(kù)將基因名稱(chēng)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的官方名稱(chēng)。利用在線GATHER軟件將所有的肝癌易感性相關(guān)基因進(jìn)行GO分類(lèi)和KEGG通路分析。另外，將統(tǒng)計(jì)所得肝癌易感相關(guān)基因上傳至在線STRING9.1軟件構(gòu)建由導(dǎo)入基因所表達(dá)產(chǎn)物組成的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。將在線STRING9.1軟件中所得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cytoscape3.0.2軟件，將相應(yīng)

4、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步可視化處理，同時(shí)利用其插件CentiScape2.1，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)及各個(gè)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)涮匦裕⒑Y選出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
　　結(jié)果:
　　1.文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究結(jié)果
　　Embase數(shù)據(jù)庫(kù)檢出文獻(xiàn)3362篇，Pubmed/Medline數(shù)據(jù)庫(kù)檢出文獻(xiàn)1297篇，BIOSIS Previews檢出文獻(xiàn)3902篇，合并3數(shù)據(jù)庫(kù)檢索結(jié)果，去重并按照納入標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步篩選，最終納入原始研究文獻(xiàn)708篇，大部分基因只有1-3篇研究文獻(xiàn)支持。

5、r>　　2.基因生物信息學(xué)分析
　　文獻(xiàn)涉及201個(gè)肝癌易感相關(guān)基因，不同分級(jí)的GO分類(lèi)741種，其中l(wèi)n（貝葉斯因子）大于10且P值≤0.001的分類(lèi)有32種，顯示這些基因主要與細(xì)胞損傷修復(fù)、免疫反應(yīng)、細(xì)胞周期調(diào)節(jié)、炎癥反應(yīng)、DNA損傷修復(fù)、凋亡、抗原遞呈等有關(guān)。KEGG通路66種，其中l(wèi)n大于0的通路有8種。主要是參與細(xì)胞受體信號(hào)傳導(dǎo)通路、細(xì)胞周期調(diào)節(jié)、毒物降解、氨基酸、脂肪酸代謝。基因相關(guān)蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)分析，篩選出11個(gè)關(guān)

6、鍵基因:TP53、IL6、TGFB1、TNF、ESR1、VEGFA、IF1A、STAT1、IFNG、SOD2、CTNNB1。
　　結(jié)論:
　　1.國(guó)內(nèi)外對(duì)肝癌易感相關(guān)基因的研究越來(lái)越多，研究機(jī)構(gòu)主要集中在東亞、地中海周邊這些肝癌高發(fā)地區(qū)。該領(lǐng)域的META分析也迅速增加，主要是中國(guó)研究者進(jìn)行的META分析。
　　2.大部分研究結(jié)論缺乏足夠的驗(yàn)證，不管是GWAS研究還是預(yù)選基因研究都有其優(yōu)缺點(diǎn)，需要在更多大樣本、不同種族不

7、同遺傳背景的研究中進(jìn)行驗(yàn)證。
　　3.肝癌易感性相關(guān)基因GO分類(lèi)及KEGG通路分析發(fā)現(xiàn)易感相關(guān)基因主要集中于:應(yīng)激反應(yīng)、炎癥與免疫反應(yīng)、DNA修復(fù)、細(xì)胞周期調(diào)控、解毒能力等基因集。
　　4.從眾多的肝癌易感相關(guān)基因中發(fā)現(xiàn)了11個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)基因，由于其所具有的重要功能位置，值得后續(xù)進(jìn)一步研究。
　　第二部分肝癌基因表達(dá)譜生物信息學(xué)分析
　　目的：
　　對(duì)肝癌發(fā)病及進(jìn)展的分子機(jī)制進(jìn)行深入的研究，尋找合適的分子靶點(diǎn)

8、就成為改善肝癌療效的迫切需要。本研究就是通過(guò)納入各種病因背景的肝癌基因表達(dá)譜來(lái)尋找其中的共同分子改變。
　　方法:
　　1.1從GEO數(shù)據(jù)庫(kù)檢索下載人類(lèi)的正常肝組織、肝硬化組織、肝臟不典型增生結(jié)節(jié)組織、肝癌組織的表達(dá)譜數(shù)據(jù)，芯片選擇GPL570([HG-U133_Plus_2]Affymetrix Human Genome U133 Plus2.0)。
　　1.2芯片數(shù)據(jù)的分析
　　數(shù)據(jù)分析采用BRB-Array

9、 Tools軟件4.4.0-Beta_1版本。R version3.0.2，hgu133plus2.db(Version:2.10.1)。將肝硬化組織、不典型增生結(jié)節(jié)肝組織、肝癌組織的表達(dá)譜分別與正常肝組織表達(dá)譜進(jìn)行對(duì)比分析，尋找差異表達(dá)基因并分析。
　　1.3蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
　　將KEGG和Biocarta通路分析顯示有顯著性差異的通路中的表達(dá)差異基因上傳至在線STRING9.1軟件構(gòu)建由導(dǎo)入基因表達(dá)產(chǎn)物組成的蛋白

10、質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)。
　　1.4網(wǎng)絡(luò)可視化及關(guān)鍵基因的篩選
　　將在線STRING9.1軟件中所得相互作用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cytoscape3.1.1軟件，將相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步可視化處理，同時(shí)利用其插件CentiScaPe2.1，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)及各個(gè)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)涮匦?，并篩選出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
　　結(jié)果:
　　根據(jù)納入標(biāo)準(zhǔn)從GEO數(shù)據(jù)庫(kù)納入分析的數(shù)據(jù)集11個(gè)，共計(jì)納入正常肝組織芯片39例，肝硬化組織芯片33例，不典型增生結(jié)節(jié)組織芯片17例，

11、各期肝癌組織芯片286例。
　　對(duì)差異表達(dá)基因進(jìn)行GO分類(lèi)、KEGG和Biocarta通路分析，顯示肝硬化組織、不典型增生結(jié)節(jié)組織和肝癌組織的顯著差異基因集基本沒(méi)有重疊，顯示三者間基因表達(dá)譜差異性顯著。肝癌基因表達(dá)譜差異基因的GO分類(lèi)主要集中于:細(xì)胞周期的轉(zhuǎn)錄調(diào)控、DNA的復(fù)制、氨基酸的代謝、有絲分裂的調(diào)節(jié)，這些均與腫瘤細(xì)胞的高生長(zhǎng)狀態(tài)有關(guān)。
　　由于肝癌組表達(dá)譜差異基因的富集通路為不同于肝硬化和不典型增生結(jié)節(jié)的特有基因集，

12、將肝癌芯片的KEGG和Biocarta通路分析顯示有顯著性差異的基因依序?qū)隨TRING、Cytoscape并分析后找到43個(gè)節(jié)點(diǎn)基因。
　　經(jīng)過(guò)比對(duì)NCG4.0數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)現(xiàn)上述基因中ATIC、CCND1、CREBBP、FTCD、MDH2、PPARG、TP53屬于多種腫瘤的驅(qū)動(dòng)基因。
　　結(jié)論:
　　本研究通過(guò)對(duì)比肝硬化、不典型增生結(jié)節(jié)和肝癌3種病理狀態(tài)下的差異表達(dá)基因的GO分類(lèi)和通路，顯示它們之間基本無(wú)重疊，顯示這3

13、種狀態(tài)下的基因表達(dá)譜變化不是遞進(jìn)式的積累，各自代表了不同的分子功能狀態(tài)。后續(xù)基因生物信息學(xué)分析納入的肝癌通路中的基因整體可以代表肝癌特有的病理分子狀態(tài)。通過(guò)肝癌基因表達(dá)譜芯片的生物信息學(xué)分析，發(fā)現(xiàn)了與肝癌發(fā)生發(fā)展有關(guān)的一批功能基因集和一批對(duì)于維持肝癌特有生物功能的分子網(wǎng)絡(luò)有重要作用的關(guān)鍵基因，這些基因經(jīng)過(guò)進(jìn)一步研究后可能成為肝癌靶向治療的分子靶點(diǎn)。
　　另外，本研究從通路與功能基因集的角度來(lái)分析差異表達(dá)基因數(shù)據(jù)，能夠從全局的角度分