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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明公开了一种前列腺癌预后显著相关ceRNA调控网络的构建方法,整合TCGA和GTEx数据库的前列腺癌基因表达数据集,分别进行差异基因表达分析和加权基因共表达网络分析,筛选差异表达的关键模块基因;通过WGCNA分析和Cox比例风险回归分析得到关键基因,将得到的关键基因,miRNA,lncRNA通过其相互作用关系构建ceRNA网络,并根据lncRNA,miRNA和hubgene在PRAD中的表达趋势进行评估,结合生存分析得到与PRAD预后显著相关的ceRNA调控网,便于进行疾病的早期诊断,设计靶向药物的精准治疗。
主权项:1.一种前列腺癌预后显著相关ceRNA调控网络的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:从UCSC数据库中整合TCGA和GTEx前列腺癌归一化基因表达数据集,从TCGA数据库中下载前列腺癌的基因表达数据及mRNA、miRNA表达数据、lncRNA表达数据和前列腺癌病人的临床信息;步骤2:对TCGA和GTEx数据库前列腺癌归一化基因表达数据集进行差异基因表达分析,得到前列腺癌差异表达基因;步骤3:基于TCGA和GTEx数据库前列腺癌归一化基因表达数据集,利用R软件WGCNA包进行加权基因共表达网络分析,根据基因的共表达相似性模式,将基因划分为不同的聚类树,根据聚类树中所示模块间相似程度,定义高度阈值为0.25,将聚类树中高度低于该值的模块进一步合并,划分出几个高度相关的基因共表达模块;将基因共表达模块与TCGA前列腺癌病人样本进行相关性分析,使用R软件中的cor函数计算共表达模块与前列腺癌病人之间的相关系数和相关系数的p值,得到p0.05且相关系数排名靠前的两个共表达模块作为关键功能模块;取关键功能模块与前列腺癌差异表达基因的交集,得到差异表达的关键模块基因;步骤4:使用TCGA数据库中前列腺癌的基因表达数据和临床信息,利用R软件中survival包对差异表达的关键模块基因进行Cox单因素回归分析,以Wald检验p0.05作为筛选标准,得到潜在的预后基因;使用TCGA数据库中前列腺癌的基因表达数据和临床数据,利用R软件中survival包对潜在预后基因进行Cox多因素回归分析,对比多个Cox模型的AIC值,选取AIC值最小的模型为最优模型,所述最优模型里的基因为关键基因;基于关键基因根据以下公式计算预后风险评分,构建风险评估预后模型, ,其中N代表预后关键基因的数量,Expi代表该基因的表达数据,Ci代表通过Cox多因素回归分析得到的关键基因估计回归系数;步骤5:根据关键基因,利用starBase数据库预测关键基因的上游miRNA;使用TCGA数据库中前列腺癌的miRNA表达数据,利用R软件中Deseq2包,对前列腺癌的miRNA表达数据进行差异表达分析,以|log2FC|1,且FDR0.05作为筛选标准,得到前列腺癌的差异表达miRNA;取关键基因的上游miRNA与前列腺癌的差异表达miRNA的交集,得到关键基因的差异表达的相关miRNA;步骤6:根据差异表达的相关miRNA进行预测,得到前列腺癌差异表达miRNA的上游lncRNA,基于前列腺癌的lncRNA表达数据进行差异表达分析,筛选出差异表达的相关lncRNA;步骤7:基于得到的关键基因、差异表达的相关miRNA、差异表达的相关lncRNA,根据其相互作用关系构建ceRNA网络;步骤8:基于ceRNA网络,并根据差异表达的相关lncRNA、差异表达的相关miRNA和关键基因在前列腺癌中的表达趋势进行评估,结合生存分析得到最终的前列腺癌预后显著相关的ceRNA调控网络。
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权利要求:
百度查询: 南京邮电大学 一种前列腺癌预后显著相关ceRNA调控网络的构建方法
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