肺癌組織基因表達譜的數(shù)據(jù)挖掘與生物信息學(xué)分析的中期報告

肺癌組織基因表達譜的數(shù)據(jù)挖掘與生物信息學(xué)分析的中期報告引言：肺癌是全球范圍內(nèi)最常見的致死性疾病之一，由于肺癌的復(fù)雜性和異質(zhì)性，其發(fā)病機制和分子標記不同，這使得預(yù)后和治療方案的選擇變得困難。在目前的生物醫(yī)學(xué)研究中，利用高通量的基因表達芯片技術(shù)，可以獲得大量的肺癌基因表達數(shù)據(jù)，從而探究肺癌的分子機制和個體化治療方案的制定。本文的目的是探究肺癌組織基因表達譜的數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學(xué)分析。方法：首先，我們從公共數(shù)據(jù)庫中下載了肺癌組織基因表達數(shù)據(jù)，并使用不同的軟件和工具進行數(shù)據(jù)處理和分析，包括R軟件、Bioconductor和DAVID等。具體步驟如下：1.數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理：我們使用了公共數(shù)據(jù)庫中的肺癌基因表達數(shù)據(jù)，包括由TheCancerGenomeAtlas(TCGA)項目發(fā)布的RNA－Seq的表達數(shù)據(jù)和GSE19188這一單基因數(shù)組表達譜數(shù)據(jù)集。為了避免個體之間的差異，我們只選擇了50名肺癌患者的樣本作為分析的數(shù)據(jù)對象。對于RNA－Seq，我們通過R軟件和Bioconductor包來計算基因的表達水平，并將其轉(zhuǎn)換為矩陣型數(shù)據(jù)；對于單基因芯片，我們使用RMA方法和Affymetrix的MAS5方法進行數(shù)據(jù)標準化和歸一化。2.差異表達分析：差異表達分析在數(shù)據(jù)挖掘中是一個重要的環(huán)節(jié)。在本次分析中，我們采用了DESeq2包來識別肺癌組織中的差異表達基因，同時，對于單基因芯片數(shù)據(jù)，我們使用SAM和limma兩種方法進行差異基因篩選。3.功能富集和通路分析：為了探究差異表達基因的生物學(xué)意義和可能的通路，我們使用了DAVID（DatabaseforAnnotation,VisualizationandIntegratedDiscovery）和各種在線工具進行功能富集和通路分析。此外，我們還使用基于基因特定關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（GeneMANIA）的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)分析，以協(xié)同通路篩選功能相關(guān)的基因和生物過程。結(jié)果：通過對肺癌組織基因表達數(shù)據(jù)的分析和處理，得到了以下結(jié)果：1.差異表達基因分析：我們找到了1123個在肺癌樣本中顯著上調(diào)和下調(diào)的差異表達基因。在這些基因中，下調(diào)的基因比上調(diào)的基因多17個，這可能反映出肺癌中基因表達下調(diào)的普遍性。2.功能富集和通路分析：對于差異表達基因，我們進行了富集分析，并發(fā)現(xiàn)了多個與肺癌相關(guān)的生物學(xué)過程和通路，如ECM受體互作、基質(zhì)蛋白酶降解和細胞增殖等過程和通路。此外，我們還發(fā)現(xiàn)了一些與免疫系統(tǒng)和炎癥相關(guān)的生物學(xué)過程和通路。3.蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)分析：利用GeneMANIA的分析結(jié)果，我們獲取了與差異表達基因相關(guān)的多個功能模塊和生物過程的網(wǎng)絡(luò)。在此過程中，我們發(fā)現(xiàn)多個與癌癥和免疫系統(tǒng)相關(guān)的關(guān)鍵基因，如EGFR、IL6和STAT3等。結(jié)論：本研究通過應(yīng)用基因芯片和RNA－Seq技術(shù)及相關(guān)分析軟件和工具，實現(xiàn)了對肺癌組織基因表達譜的數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學(xué)分析。我們找到了1123個顯著差異表達基因和多個與肺癌相關(guān)的生物學(xué)過