發(fā)布時(shí)間：2018-01-19 18:16

  本文關(guān)鍵詞： miRNA 高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)后 TCGA　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：背景與目的:卵巢癌(ovarian cancer,OC)是婦科常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,其死亡率居?jì)D科惡性腫瘤之首。卵巢上皮癌(Epithelial ovarian cancer,EOC)占卵巢癌的90%左右,其中卵巢漿液性囊腺癌(Ovarian serous cystadenocarcinoma,OV)是卵巢上皮癌的主要組織學(xué)類型(占75-80%)。早期卵巢漿液性囊腺癌患者治療反應(yīng)良好,基本可以達(dá)到治愈,但大多數(shù)發(fā)現(xiàn)時(shí)已為II期以上,即使積極行腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)及術(shù)后輔助化療但仍避免不了復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移死亡。因此,目前許多研究者正積極探索卵巢癌特異性的預(yù)后因子,用于指導(dǎo)臨床上早期采取干預(yù)措施改善預(yù)后。其中,微小RNA(micro RNA,miRNA)與卵巢癌的關(guān)系的研究是目前的熱點(diǎn),大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)miRNA與卵巢癌預(yù)后有一定關(guān)系。miRNAs是內(nèi)源性非編碼RNAs,在生物體中是高度保守的,是基因表達(dá)的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控因子。miRNA在許多生物過(guò)程中的多個(gè)方面發(fā)揮復(fù)雜的作用。大多數(shù)研究均假設(shè)miRNA的表達(dá)和疾病表型之間是線性關(guān)系,而這個(gè)假設(shè)目前并沒(méi)有得到證實(shí)。許多研究表明一個(gè)miRNA可以調(diào)控多個(gè)信使RNA(messenger RNA,m RNA),而多個(gè)miRNA又能精確調(diào)控一個(gè)m RNA。換言之,各個(gè)miRNA之間不是相互獨(dú)立的。因此,我們推測(cè)miRNA表達(dá)與疾病表型之間不是線性關(guān)系,而是非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural network,ANN)是一種人工智能模型,是類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu),它對(duì)解決一些非線性、非平穩(wěn)、復(fù)雜的問(wèn)題具有較好的預(yù)測(cè)性能。其中,常用的多層感知器(multi-layer perceptron,MLP)是一種簡(jiǎn)單的前饋網(wǎng)絡(luò),類似于單個(gè)生物神經(jīng)元。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物信息學(xué)潛在的強(qiáng)大的工具,已經(jīng)在許多領(lǐng)域、不同水平上成功應(yīng)用。有學(xué)者統(tǒng)計(jì)了Pub Med中參考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物信息學(xué)論文的數(shù)量呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)。癌癥基因組圖譜(The Cancer Genome Atlas,TCGA)計(jì)劃是由美國(guó)政府發(fā)起的、由美國(guó)國(guó)家癌癥研究所(National Cancer Institute,NCI)和國(guó)家人類基因組研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)共同實(shí)施的,是目前為止世界上進(jìn)行的最大的一項(xiàng)基因工程,它以人類基因組計(jì)劃(Human Genome Project,HGP)的成果為基礎(chǔ),研究癌癥基因組的變化,相當(dāng)于100多個(gè)HGP。TCGA網(wǎng)上平臺(tái)是基于這項(xiàng)計(jì)劃的研究結(jié)果建立的一個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù),是目前最大和最常用的公共資源,可以免費(fèi)提供給世界各地的研究者。TCGA的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平臺(tái)——基因組數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(Genomic Data Commons Data Portal,GDC),可以鏈接到外部分析工具,如c Bio Portal網(wǎng)站、Firehose網(wǎng)站,本研究也用到了這兩個(gè)分析工具。迄今為止,TCGA研究人員通過(guò)大規(guī)模的基因組測(cè)序和整體的多維分析,已經(jīng)產(chǎn)生、分析并提供了約30種不同腫瘤樣本的基因組序列、表達(dá)、甲基化和拷貝數(shù)變異的數(shù)據(jù)。TCGA項(xiàng)目于2011年就已經(jīng)分析了488例高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌(high-grade ovarian serous cystadenocarcinoma,HGS-OvCa)的miRNA表達(dá)。但是,即使TCGA是一個(gè)強(qiáng)大的、組織良好的分子數(shù)據(jù)庫(kù),其數(shù)據(jù)挖掘也仍然有限。本研究納入了TCGA關(guān)于高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌的臨床數(shù)據(jù)及miRNA表達(dá)數(shù)據(jù),并應(yīng)用ANN模型研究miRNA與高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌預(yù)后的關(guān)系。數(shù)據(jù)與方法:在TCGA平臺(tái)下載高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌的臨床數(shù)據(jù),使用標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)分析臨床數(shù)據(jù),包括log-rank檢驗(yàn)和Cox回歸分析及描述性統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)合所有統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果,當(dāng)p0.05時(shí)考慮有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在TCGA平臺(tái)下載與高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌相關(guān)的miRNAs表達(dá)數(shù)據(jù),并利用GDC分析工具篩選出與高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌生存期相關(guān)的miRNAs,選擇log-rank檢驗(yàn)p值最小的10個(gè)miRNAs建立預(yù)測(cè)高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌預(yù)后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。分析主要使用SPSS 19.0進(jìn)行。結(jié)果:1、高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌的生存期與年齡、腫瘤分期、細(xì)胞減滅術(shù)后殘留病灶直徑、對(duì)鉑類藥物敏感性相關(guān)。2、miRNAs在不同的病例樣本中表達(dá)不同。3、在TCGA平臺(tái)利用GDC分析工具篩選出56個(gè)可能與高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌預(yù)后相關(guān)的miRNAs,并構(gòu)建了miRNA預(yù)測(cè)高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌患者預(yù)后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)論:1、高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌患者的臨床預(yù)后因素包括年齡、腫瘤分期、細(xì)胞減滅術(shù)后殘留病灶直徑以及對(duì)鉑類藥物敏感性。2、miRNA的表達(dá)與高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌患者預(yù)后相關(guān)。3、miRNA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可用于預(yù)測(cè)高級(jí)別卵巢漿液性囊腺癌患者的預(yù)后。
[Abstract]:BACKGROUND & OBJECTIVE : Ovarian cancer ( EOC ) is one of the most common malignant tumors in ovarian cancer . To date , TCGA researchers have analyzed the clinical data and miRNA expression data of high - grade ovarian serous cystadenocarcinoma ( HGS - OvCa ) , which is based on the results of human genome project ( HGP ) . We analyzed the clinical data , including log - rank test and Cox regression analysis and descriptive statistics analysis , by using standard statistical methods .

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R737.31

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本文編號(hào)：1444970