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基于多组学数据的乳腺癌阶段特异性基因研究
  • 1
  • 作者

    乔娇 安美文 焦雄

  • 单位

    太原理工大学人工智能学院

  • 摘要
    【目的】精确识别癌症不同阶段的关键基因并了解其生物学功能对于深入理解癌症的发病机制至关重要。提出一种新的计算框架，来提高识别疾病阶段相关基因的准确性。【方法】整合分析乳腺癌的基因表达、DNA甲基化和拷贝数变异样本对数据，并结合蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络筛选关键基因，构建不同阶段的基因调控网络。采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）方法，识别阶段特异性网络模块，并通过富集分析，生存分析和网络拓扑分析进行验证。【结果】研究鉴定出与癌症各分期相关的阶段特异性候选疾病基因。共获得七个阶段特异性基因模块，并筛选出乳腺癌三个分期的29、20和25个关键基因，其中，89.7%、75%和72%的基因与乳腺癌的发展显著相关，并验证了该计算框架在识别癌症进展相关基因方面的有效性。
  • 关键词

    乳腺癌多组学阶段特异性基因调控网络WGCNA模块保存

  • 文章目录


    1 材料与方法
    1.1 材料
    1.2 方法
    2 结果
    2.1 基因筛选与网络构建
    2.2 阶段特异性模块
    2.3 网络拓扑分析
    2.4 候选疾病基因验证
    2.5 模块保存分析
    3 讨论
    4 结论
    本文创新点：
  • 引用格式
    乔娇,安美文,焦雄.基于多组学数据的乳腺癌阶段特异性基因研究[J/OL].太原理工大学学报,1-10[2024-11-19].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.n.20241019.0837.002.html.
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