赵玲玲[1]（2021）在《ATM通路和钙黏蛋白通路相关遗传变异与胰腺癌风险的关联研究》文中指出研究背景:胰腺癌（pancreatic cancer,PanC）是一种高度致命的消化系统恶性肿瘤,具有早期转移和高死亡率的特点。在全球范围内,PanC是癌症死亡的第七大原因。ATM通路相关基因在多种生物学过程和病理疾病中起着重要作用,如DNA损伤修复、自噬调节、代谢紊乱和癌症,包括PanC。而钙黏蛋白信号通路通过钙依赖的细胞黏附分子调节细胞-细胞间的黏附和组织形态的发生,在肿瘤侵袭转移调控中起着重要作用。结合PanC的发病特点及生物学行为,本研究提出假设:ATM通路和钙黏蛋白通路相关遗传变异与PanC风险相关。研究目的:1.探讨ATM和钙黏蛋白通路相关遗传变异与PanC风险的关联性;2.筛选ATM和钙黏蛋白通路中潜在与PanC风险相关的分子生物标志物,初步建立基于ATM和钙黏蛋白通路相关遗传变异的PanC风险预测模型;3.初步探寻PanC风险相关遗传变异及其对应基因潜在的分子生物学功能。研究材料和方法:本研究在利用为来自胰腺癌队列联盟（Pancreatic Cancer Cohort Consortium,Pan Scan）和胰腺癌病例对照联盟（Pancreatic Cancer Case Control Consortium,PanC4）两个（Genome-wide Association Study,GWAS）数据库的15 423例（8477例PanC病例和6 946例对照）欧洲血统受试者的基因分型数据,进行基因型填补和单位点风险分析。分别评估了198个ATM通路相关基因中31 499个单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）以及109个钙黏蛋白通路相关基因中29 963个SNPs与PanC风险之间的关联性。利用多因素Logistic回归分析、Meta分析、多重检验校正和逐步多因素Logistic回归分析法,筛选出与PanC风险独立且显着相关的SNPs位点。并进一步针对PanC风险独立显着相关的SNPs位点进行遗传模型分析、联合分析、分层分析和综合风险评估模型分析。此外,本研究应用多种功能预测软件和网站对PanC风险显着相关的SNPs位点进行功能验证和表达数量性状位点（expression quantitative trait loci,eQTL）分析。研究结果:1.本研究发现六个SNPs与PanC风险独立且显着相关。三个为ATM通路相关基因SNPs:PIK3C3 rs76692125 G>A,比值比（odds ratio,OR）及95%可信区间（confidence interval,CI）为1.26（1.12-1.43）,P=2.07×10-4;INSR rs11668724 G>A,0.89（0.84-0.94）,P=4.21×10-5和MAP3K4 rs13207108 C>T,0.83（0.75-0.92）,P=2.26×10-4。另外三个为钙黏蛋白通路相关基因SNPs:KIF5B rs211304 C>G,0.89（0.82–0.95）,P=6.93×10-4;FMN1 rs117648907C>T,1.33（1.13–1.56）,P=2.11×10-4)和MGAT3 rs34943118 T>C,1.11（1.05–1.17）,P=8.10×10-5。2.PIK3C3 A等位基因、FMN1 T等位基因和MGAT3 C等位基因与PanC风险增加显着相关,Ptrend均为<0.001;而INSR A等位基因、MAP3K4 T等位基因和KIF5B G等位基因与PanC风险降低显着相关,Ptrend分别为<0.001、0.001和0.001。3.ATM通路PanC风险相关的SNPs的风险基因型（PIK3C3 rs76692125GA+AA、INSR rs11668724 GG和MAP3K4 rs13207108 CC）和钙黏蛋白通路PanC风险相关的SNPs的风险基因型（KIF5B rs211304 CC、FMN1 rs117648907 CT+TT和MGAT3 rs34943118 CC）分别进行组合分析发现PanC风险相关SNPs的风险基因型数量（NRG,number of risk genotypes）与PanC风险之间存在剂量-效应关系,Ptrend均<0.001。4.ATM通路各年龄亚组和性别亚组和NRG之间的交互作用没有统计学意义（Pinter分别为0.822和0.306）;钙黏蛋白通路各年龄亚组分层分析提示NRG相关的风险在60-70岁（OR=1.33,95%CI=1.11-1.61,P=0.002）和>70岁（OR=1.47,95%CI=1.21-1.80,P<0.001）的年龄亚组中比<60岁组更明显（OR=1.08,95%CI=0.87-1.34,P=0.514）,年龄组和风险基因型之间的交互作用具有统计学意义（Pinter=0.034）。而在性别亚组与风险基因型之间的交互作用没有统计学意义（Pinter=0.230）。5.ATM通路和钙黏蛋白通路风险相关SNPs的风险基因型（PIK3C3rs76692125 GA+AA、INSR rs11668724 GG和MAP3K4 rs13207108 CC）PanC风险相关的SNPs的风险基因型（KIF5B rs211304 CC、FMN1 rs117648907 CT+TT和MGAT3 rs34943118 CC）组合风险模型分析发现:PanC风险相关SNPs的NRG与PanC风险之间存在剂量-效应关系,Ptrend<0.001。进一步将NRG=0-3的个体所在的组别分为低遗传风险模型组,将NRG=4-6的个体所在的组别分为高遗传风险模型组,与低遗传风险模型组相比,高遗传风险模型组使PanC罹患风险增加36%（P<0.001）。6.PIK3C3 rs76692125 A等位基因与相应基因mRNA表达水平表达下调显着相关;而KIF5B rs211304 G等位基因、INSR rs11668724 A等位基因和MGAT3rs34943118 C等位基因分别与其相对应基因的mRNA表达水平上调显着相关。研究结论:1.ATM通路相关的PIK3C3 rs76692125、INSR rs11668724和MAP3K4rs13207108位点以及钙黏蛋白通路相关的KIF5B rs211304 G、FMN1 rs117648907和MGAT3 rs34943118位点与PanC风险独立相关。2.ATM通路相关的MAP3K4 rs13207108 CC、INSR rs11668724 GG和PIK3C3 rs76692125 GA+AA为风险基因型,随着风险基因型数目的增加,PanC的发生风险也随之显着增加。3.钙黏蛋白通路相关的KIF5B rs211304 CC、FMN1 rs117648907 CT+TT以及MGAT3 rs34943118 CC为风险基因型,随着风险基因型数目的增加,PanC的发生风险也随之显着增加。4.钙黏蛋白通路分层分析提示,在高年龄亚组的个体（60-70岁和>70岁）比低年龄亚组的个体（<60岁）发生PanC的风险明显增加。5.六个风险基因型建立的PanC遗传风险预测模型可以导致罹患PanC风险增加36%。6.PIK3C3 rs76692125 A、KIF5B rs211304 G、INSR rs11668724 A和MGAT3rs34943118 C等位基因分别与相应基因的mRNA差异表达水平显着相关。
刘媛[2]（2021）在《长链非编码RNA参与骨肉瘤和胃癌增殖、迁移与耐药的机制研究》文中研究说明背景:恶性肿瘤是严重危害我国居民生命健康的主要慢性疾病。根据组织来源的不同,将上皮组织来源的恶性肿瘤统称为癌,而间叶组织来源的则统称为肉瘤,其中骨肉瘤是最常见的间叶组织恶性肿瘤,胃癌则是常见的腺癌。无论是骨肉瘤还是胃癌,探究其发病原因及机制,找到新的治疗靶点和生物标志物,仍是目前研究亟需解决的问题,从而为临床诊断和治疗提供了新的思路和理论基础。lncRNA是一种非编码的RNA转录物,它涉及调控多种机制,包括转录,翻译,蛋白质修饰以及某些信号通路,其中lncRNA可以作为miRNA的海绵,进而调节miRNA的水平和下游基因表达,发挥重要病理生理作用。LBX2-AS1是新近在食管鳞状上皮癌发现的一种促癌lncRNA,作为ceRNA调控靶基因的表达,且能促进胃癌、肝癌、卵巢癌、神经胶质瘤等多种肿瘤的发展和进程[1-6],但在骨肉瘤中作用却没有报道;LncRNA TUG1则在肺癌[7]、卵巢癌[8]、胰腺癌[9]等多种肿瘤中高表达,还参与调控细胞增殖、凋亡和EMT信号通路,但TUG1在胃癌中的作用还尚不清楚。本文选定恶性肿瘤两种不同组织来源的典型病理类型骨肉瘤及胃癌作为研究对象,探索lncRNAs参与骨肉瘤和胃癌的发生发展。第一部分:长链非编码RNA LBX2-AS1通过LBX2-AS1/miR-5010-5p/WNT7B轴促进骨肉瘤细胞的增殖和迁移目的:（1）阐明LBX2-AS1在骨肉瘤细胞中的表达水平并探究是否参与调控骨肉瘤的增殖和迁移。（2）阐明LBX2-AS1是否通过作为ceRNA竞争性吸附miR-5010-5p调控下游WNT7B表达,进而影响骨肉瘤的生物学功能。方法:首先培养人成骨细胞h FOB1.19和骨肉瘤Saos-2,143b细胞,通过荧光定量PCR检测LBX2-AS1在成骨细胞和骨肉瘤细胞的表达水平,然后在Saos-2与143b细胞中转染si-LBX2-AS1构建LBX2-AS1低表达细胞株,采用RT-PCR检测si-LBX2-AS1在细胞中的转染效率,通过CCK8实验、划痕实验和Transwell实验检测LBX2-AS1低表达细胞株增殖、迁移及侵袭能力。通过直接结合种子序列预测的方法预测LBX2-AS1调控的miRNA以及下游靶基因,通过荧光素酶报告、Western bolt和RT-PCR验证了LBX2-AS1与miR-5010-5p和WNT7B的关系。采用恢复实验分析LBX2-AS1和miR-5010-5p同时沉默对骨肉瘤细胞增殖、迁移和侵袭的影响。结果:（1）荧光定量PCR的结果显示,与成骨细胞相比,LBX2-AS1在骨肉瘤细胞中的表达水平显着升高。（2）RT-PCR结果表明,对照组LBX2-AS1的表达量是转染si-LBX2-AS1骨肉瘤细胞株的3倍（p<0.05）,LBX2-AS1低表达细胞株构建成功。（3）CCK-8、划痕实验和Transwell实验结果验证了LBX2-AS1促进骨肉瘤细胞的增殖和迁移。（4）预测结果显示miR-5010-5p可能是LBX2-AS1调控的miRNA,而WNT7B则是被调控的下游靶基因,荧光素酶报告实验结果显示miR-5010-5p分别与LBX2-AS1（WT）和WNT7B（WT）共转染可以影响荧光素酶的强度,证明了LBX2-AS1可以与miR-5010-5p结合,而WNT7B则是miR-5010-5p的靶标,Western bolt和RT-qPCR结果验证了LBX2-AS1作为ceRNA吸附miR-5010-5p上调WNT7B。（5）CCK-8、划痕和迁移实验结果证明,在LBX2-AS1低表达细胞中沉默miR-5010-5p,因沉默LBX2-AS1而抑制的增殖和迁移可以被恢复,即LBX2-AS1通过调控miR-5010-5p/WNT7B轴促进骨肉瘤细胞增殖和迁移。结论:（1）LBX2-AS1在骨肉瘤中高表达并促进骨肉瘤的增殖和迁移。（2）LBX2-AS1作为ceRNA通过调控miR-5010-5p/WNT7B轴促进骨肉瘤进展。第二部分:TUG1在胃癌中作用的生物信息学分析及实验验证目的:（1）生物信息学分析TUG1在胃腺癌中的表达水平、与临床特征的相关性以及诊断价值。（2）生物信息学分析TUG1在胃腺癌中的潜在作用。（3）实验初步验证TUG1对胃癌多药耐药,迁移,侵袭的影响。方法:（1）下载TCGA数据库中胃腺癌相关的临床数据和RNAseq数据,分析TUG1在配对和非配对的正常组织和癌组织中的表达。（2）使用TCGA数据库中胃腺癌相关临床数据分析TUG1表达与临床特征之间的相关性。（3）使用KM plotter数据库分析TUG1对胃腺癌患者总生存率OS（n=881）、首次进展时间FP（n=645）、和无疾病进展时间PFS（n=503）的影响。（4）使用TCGA数据库中胃腺癌相关的临床数据和RNAseq数据分析TUG1在胃腺癌中的诊断价值。（5）分析TCGA数据库胃腺癌中TUG1的共表达基因,对其进行GO/KEGG富集分析。（6）将TCGA数据库中胃腺癌相关RNAseq数据按照TUG1的高低表达进行分组,GSEA分析TUG1相关的生物学过程和信号通路。（7）免疫组化验证TUG1在胃癌组织切片中的表达,同时分析其与临床病理特征的相关性及生存分析。（8）RT-PCR比较TUG1在胃癌细胞株及耐药细胞株的表达差异;（9）构建稳转的TUG1过表达的胃癌细胞株和沉默的耐药细胞株,通过流式细胞术和RT-PCR检测转染成功与否;（10）通过CCK-8、划痕和迁移实验检测TUG1过表达及沉默对胃癌细胞的增殖、迁移和耐药的影响。结果:（1）胃腺癌组织中的TUG1基因表达水平在配对样本和非配对样本中均显着高于正常组织。（2）TUG1的高表达与年龄（p=0.044）,抗反流治疗（p=0.001）,疾病特异性生存率（p=0.038）显着相关。（3）TUG1高表达与不良的总生存率,无进展生存率和首次进展率相关。（4）GO/KEGG富集分析结果表示TUG1参与调控细胞周期和DNA复制相关通路。（5）GSEA分析表示TUG1参与增殖的正向调节,底物依赖性细胞迁移以及凋亡执行阶段的调节。（6）RT-PCR结果显示TUG1在胃癌耐药株中表达高于胃癌细胞株。（7）TUG1过表达的胃癌细胞株及沉默的耐药细胞株构建成功。（8）CCK-8、划痕和迁移实验结果表明TUG1促进胃癌细胞的耐药、迁移和侵袭。结论:（1）生物信息学分析TUG1在胃腺癌中可以作为诊断的分子标志物,并参与调控增殖,迁移以及DNA复制相关通路（2）实验验证结果表明TUG1上调促进了细胞增殖和迁移进而增加胃癌耐药。
徐艾诗[3]（2021）在《漏检蛋白质的基因表达模式与进化特征分析》文中研究说明2010年,人类蛋白质组组织（Human Proteome Organization,HUPO）开展了大型国际合作项目:人类蛋白质组计划（Human Proteome Project,HPP）。HPP的一个分支就是以染色体为中心的人类蛋白质组计划（Chromosome-Centric Human Proteome Project,C-HPP）,C-HPP的主要任务是绘制并注释每个染色体编码的整个人类蛋白质组。该计划的主要研究对象就是漏检蛋白质（missing protein,MP）,即该蛋白缺乏在蛋白质水平上的可查证据。MP是neXtProt数据库中蛋白存在证据PE2-4的蛋白质,它们缺乏可靠的质谱（Mass Spectrometry,MS）证据或任何抗体验证,但可能存在转录组证据或基于序列比对的其它证据。目前,约有10%的蛋白质被定义为漏检蛋白质。以往对漏检蛋白质的研究表明,在开发可以提高MP的搜索灵敏度和准确性的MS方法的同时,结合RNA-Seq鉴定出不常用于MS分析但对于检测MP具有很高实验价值的组织或细胞样本,能更好地指导MS样本的选择和制备。另外,因为基因进化与基因在发育/分化调控及肿瘤发生调控中的作用有密切相关,并且漏检蛋白质编码基因经常出现在某些染色体基因簇中,所以结合染色体定位、基因进化和基因表达调控的规律性分析,将对漏检蛋白质的鉴定和功能研究提供高效的支持。本研究中,我们首先对人类全部蛋白质编码基因进行了统计分析,根据neXtProt数据库给出的蛋白存在标准,得到了人全部染色体上的漏检蛋白质,并将漏检蛋白编码基因分为两类:编码PE2蛋白的基因（有转录本证据）和编码PE3/4蛋白的基因（无转录本证据）。我们对32个人体器官、组织和细胞系的转录组数据进行了分析,获得了器官、组织和细胞特异性基因集（Organ Tissue and Cell type-specific Genes,OTCSGs）。OTCSG具有普通的时空特异性表达特征,以该基因集为对照,我们定义了PE3/4类基因的更极端的时空特异性表达模式。然后,我们对10个物种的染色体数据进行了比较染色体分析,结果得到了10个物种的染色体同源同线性块（Multispecies homologous synteny block,ms HSB）。根据全基因组染色体定位数据,分析了基因与ms HSBs的相对位置关系,得到了全部编码基因的染色体进化特征。同时,我们利用Ensembl Compara构建基因的进化树,结合Blast P对基因进行年龄校正,得到了人全基因组的基因年龄特征;基于分子进化理论,用人和黑猩猩的DNA分子直系同源物的数据,计算了同源对之间的同义替代和非同义替代之比,得到了人全基因组的进化速率;以及通过对人全部旁系同源基因数据的分析,得到了人旁系同源家族和家族内成员的最近倍增时间特征。接下来,我们对不同类型MP的进化特征进行了规律性分析。结果表明:不同类别的MP基因在不同的染色体之间分布不均;与所有PCG（蛋白质编码基因,protein-coding genes）相比,MP基因倾向于出现在端粒和着丝粒区域,且更倾向于分布在每个染色体的ms HSB之外;从基因的邻接趋势角度来看,MP基因倾向于与非MP编码基因相邻,而非MP间彼此相邻,同时染色体上包含MP基因的基因簇往往具有相似的功能描述。从进化特征来看,PE3/4基因倾向于更年轻,分布在染色体同源同线性块之外,并以更快的速率进化。有趣的是,PE3/4基因中的Singleton比例要高于全部编码基因和OTCSG中的Singleton比例,这可能是由PE3/4 Singleton存在大量新基因导致的。更重要的是,大多数PE3/4基因属于旁系同源基因家族新倍增出来的成员,这些成员主要富集在特殊的生物学功能,例如“嗅觉”。这些功能被严格限制在特定类型的细胞、组织或特定发育阶段,作为新的功能需求,促进了进化过程中漏检蛋白质编码基因的出现。另外,我们首次根据PE2蛋白的物理化学性质建立了极端理化性质的标准,并探索了这些蛋白的进化特征。综上所述,本文诠释了漏检蛋白质的极端时空特异性表达模式并得到了漏检蛋白质的进化模型。本文的结论对基因进化与基因表达调控的关联给出了新的见解,同时也对未来漏检蛋白质的组学和功能研究有重要的指导意义。
杨倩[4]（2021）在《消化道肿瘤核心转录调控环的识别及其关键转录因子的功能鉴定》文中指出研究背景与目的:肿瘤流行病学调查结果表明,结肠癌、胃癌和食管癌是最常见的消化道恶性肿瘤。我国是消化道恶性肿瘤高发国,尤其是我国的西北和东部沿海地区,此三种消化道恶性肿瘤的发病率明显偏高。长期以来,消化道肿瘤一直缺乏早期诊断、预警癌细胞转移的分子标志物,免疫逃逸经常发生,机制不明,致使临床诊疗效果不佳。自1990年人类基因组计划启动,迄今已历30余年;期间,有关消化道肿瘤基因组学研究,积累了大量的高通量实验数据,对系统揭示消化道肿瘤恶性演进发展的分子机制,无疑会发挥重要的推动作用,同时也会对研究解决上述临床问题提供有效途径。基于此,本文从独特的角度出发,即通过高通量数据,识别并比较上述三种消化道恶性肿瘤中关键的转录因子及其转录调控环;预测MSS（Microsatellite stability）型结肠癌患者免疫逃逸发生的分子机制;以食管鳞癌为模型,在低通量实验中确证关键转录因子的功能作用;为寻觅研究解决上述临床问题的有效途径提供扎实的理论依据。材料与方法:首先,从公共数据库中搜集结肠癌、胃癌和食管腺癌的组蛋白H3K27乙酰化染色质免疫共沉淀测序数据（H3K27ac Ch IP-Seq）;食管鳞癌及其相对正常食管上皮组织样本的H3K27ac Ch IP-Seq数据来自于本实验室。其次,对所有样本的H3K27ac Ch IP-Seq数据进行质量控制分析,去接头,序列比对和峰位识别,筛选结肠癌、胃癌和食管癌组织中H3K27ac特异性修饰位点。再次,利用ROSE方法,识别每个肿瘤组织样本中活化的增强子和超级增强子,并进一步获得其关键转录因子。再者,利用Coltron方法,识别肿瘤组织样本中的核心转录调控环及其环中出现频率较高的转录因子;然后利用TCGA中的基因表达数据,筛选其中上调的转录因子。另外,在结肠癌中,识别MSS患者中高表达的关键转录因子,再根据转录因子的表达对样本进行分类,识别差异表达基因及其下游通路,最终筛选出与免疫浸润相关的转录因子,推测MSS患者免疫逃逸机制。最后,基于TCGA基因表达数据,识别在食管鳞癌中发挥重要作用的转录因子SREBF1（Sterol Regulatory Element Binding Transcription Factor 1）及其核心转录调控环,并通过细胞划痕和克隆形成等实验方法,确证SREBF1在食管鳞癌中的功能作用。实验结果:1)在结肠癌、胃癌和食管癌中,存在着大量的H3K27ac异常修饰位点。2)生物学通路富集分析结果显示,H3K27ac异常修饰位点靶基因相关生物学通路,主要涉及细胞代谢,同时还与肌动蛋白生物学功能密切相关。3)ROSE识别结果表明,在结肠癌、胃癌和食管癌中,H3K27ac异常修饰位点靶基因存在增强子和超级增强子,如ZNF608和KLF5等。4)通过Coltron方法进一步的识别结果表明,在结肠癌、胃癌和食管癌中,既有共有的核心转录调控环中的核心转录因子,如SOX9和HOXA13等,同时也有三者各自特异的核心转录调控环及其转录因子,如ASCL2（Achaete-Scute Family BHLH Transcription Factor 2）、FOXL1和ETS1等。5)食管腺癌中存在着较多特异的核心转录调控环及其转录因子,如ETS1（ETS proto-oncogene 1）和SMAD3（SMAD family member 3）等。6)HOX13（Homeobox protein Hox-A13）是胃癌和食管腺癌中核心转录调控环中共有的转录因子,说明胃癌和食管腺癌间存在着相似的H3K27ac修饰位点。7)转录因子ASCL2在MSS型结肠癌患者中显着异常高表达,与IFNα和IFNγ信号负相关。8)转录因子SREBF1介导TP63转录激活,参与食管鳞癌脂肪酸代谢调节;而SREBF1、TP63和KLF5构成核心转录调控环,相互协同调控转录,激活Erb B和m TOR等信号通路,促进脂肪酸、鞘磷脂和甘油磷脂的合成以及食管鳞癌细胞的生长和迁徙。主要研究结论:对应上述八个方面的实验结果,本文得出以下五点主要的研究结论:1)在结肠癌、胃癌和食管癌等消化道恶性肿瘤中,存在着大量的H3K27ac异常修饰位点,但不同的消化道恶性肿瘤之间,H3K27ac异常修饰位点有明显差异。2)与正常的组织样本相比,在结肠癌、胃癌和食管癌等消化道恶性肿瘤中,存在着肿瘤特异性上调表达的转录因子。3)结肠癌、胃癌和食管癌中,分别存在着各自特异的转录调控环及其转录因子所调控的生物学通路。4)在MSS型结肠癌中,ASCL2过表达能抑制IFN信号的激活,影响T细胞和淋巴细胞的招募,可能参与MSS型结肠癌患者的免疫逃逸。5)在食管鳞癌中,SREBF1、TP63和KLF5之间存在着共调控环,调控脂肪代谢相关基因的表达,参与m TOR等信号通路,促进食管鳞癌细胞的侵袭和移动。总之,本文从结肠癌、胃癌和食管癌等常见的消化道恶性肿瘤表观基因组高通量序列数据出发,探究了这些消化道恶性肿瘤在表观基因组上的共性和特性,不仅识别了此三种消化道恶性肿瘤中的增强子和超级增强子,同时也识别了这些恶性肿瘤中潜在的核心转录调控环及其转录因子;在此基础上,针对MSS型结肠癌患者免疫治疗反应差的问题,发现ASCL2作为相关核心转录因子,可能通过调控IFN信号,抑制免疫细胞浸润,进而影响免疫治疗疗效,为后续开发增敏MSS型结肠癌患者免疫疗法提供了新靶点;针对食管鳞癌,鉴定出重要转录因子SREBF1与TP63和KLF5存在共同调控,所形成的核心转录调控环,通过调控m TOR等信号通路,促进食管鳞癌的侵袭和转移,可为食管鳞癌诊疗提供新的分子标志物。因此,对结肠癌、胃癌和食管癌等常见的消化道恶性肿瘤而言,本文研究既有重要的理论意义,同时也有潜在的临床应用价值。
罗贤泽[5]（2021）在《Wiskott-Aldrich综合征患儿的死亡危险因素分析及中国LIG4综合征热点位点的奠基者效应探索》文中提出第一部分:Wiskott-Aldrich综合征死亡病例临床特征及危险因素分析目的:探讨Wiskott-Aldrich综合征（WAS）死亡患儿的临床特征和高危因素。方法:回顾性分析2007年01月至2020年08月期间在重庆医科大学附属儿童医院风湿免疫科就诊的40例WAS死亡患儿的临床资料（死亡组）,以同期收治的125例存活WAS患儿为对照组（存活组）。采用Kolmogorov-Smirnov检验、F检验、Welch法近似t检验及Fisher确切概率检等统计学方法对比分析两组患儿的一般情况、临床表现、一般实验室检查、免疫学评估及治疗等资料,并对WAS患儿死亡危险因素采用多因素Logistic回归分析。结果:本研究共纳入165例WAS患儿,均为男性。死亡组患儿大部分（37例,92.5%）具备湿疹-血小板减少-反复感染的三联征,临床表型为典型WAS,中位死亡年龄19个月（3月龄～140月龄）。死亡组患儿WAS评分平均为4.13±0.82分,存活组平均为3.14±1.22分。死亡组患儿反复感染和（或）重症感染、颅内出血、湿疹发生比例显着高于存活组（p均<0.05）,而自身免疫发生比例无显着差异（p=0.898）。精细免疫分型及免疫球蛋白的异常在死亡组和存活组之间的差异无明显统计学意义,0～1岁组（30拷贝数/ul（13,75）vs.132拷贝数/ul（34,192）,p=0.0431）和1～2岁组（16拷贝数/ul（9,33.75）vs.53拷贝数/ul（30,73.75）,p=0.0182）的TRECs两组之间存在显着差异。感染（22例,55.0%）、出血（15例,37.5%）是主要死亡原因,还有3例（7.5%）因移植后发生严重的移植物抗宿主病而死亡。采用多因素Logistic回归分析WAS患儿死亡危险因素,结果提示反复感染和（或）重症感染及未使用IVIG替代治疗是中国WAS患儿死亡的危险因素（p<0.05,OR值分别为8.999、2.860,95%CI分别为（2.041,39.667）、（1.375,5.95））。结论:反复感染和（或）重症感染是中国WAS患儿的主要死亡危险因素,规律IVIG治疗可提高WAS患儿生存率。第二部分:中国LIG4综合征热点位点的奠基者效应探索目的:探讨LIG4综合征的奠基者效应,为制定LIG4综合征筛查和碱基编辑等精准治疗提供理论依据。方法:总结分析2011年1月至2020年9月期间在重庆医科大学附属儿童医院风湿免疫科就诊的15例LIG4综合征患儿的临床、免疫及遗传学特征,利用1000人基因组项目数据库,通过Plink及Haploview连锁分析构建单体型,对热点突变p.R278L进行单体型分析。结果:本研究共纳入15例来自不同家庭的LIG4综合征患儿,8名为男性,7名为女性。出现临床症状的平均年龄为8个月（1个月23个月）,中位诊断时间为18个月。感染是最常见的发病形式,其次为血细胞减少,所有患儿都有不同程度的小头畸形及生长发育落后。目前已有8例患儿夭折,仅有2例患儿进行了造血干细胞移植治疗（患儿P9在移植6个月后死于感染）。大多数患儿的免疫表型为T-B-NK+,免疫功能评估提示TRECs和KRECs明显降低,淋巴细胞增殖障碍,TCR库多样性受限。基因位点分析显示p.R278L突变是中国LIG4患儿特有的热点突变。本研究利用连锁不平衡原理构建单体型,在携带p.R278L突变的LIG4综合征患儿群体中发现了3个单体型,其中最常见的是单体型GGACTACT（53.8%）,而这个单体型在正常人群中频率较低（CHS,19.5%;CHB,17.5%）,且单体型多样性降低,提示LIG4 p.R278L突变在中国人群中存在奠基者效应。结论:LIG4综合征临床表型及严重程度波动较大,单体型分析验证了LIG4 p.R278L热点突变在中国人群中存在奠基者效应。
胡乃文[6]（2020）在《TNF，GRN和ERAP1基因多态性与强直性脊柱炎的关联性研究》文中提出第一部分中国汉族人群TNF和GRN基因多态性与强直性脊柱炎的关联性研究研究背景脊柱关节炎（spondyloarthritis,SpA）是一组具有共同临床特点和遗传学特征的慢性炎症性疾病。强直性脊柱炎（Ankylosingspondylitis,AS）是SpA最常见的表现形式。家族聚集性是AS的重要特征。人类白细胞抗原（humanleukocyte antigen,HLA）-B27是迄今为止所发现与AS关联性最强的基因。但近年来的研究发现,非HLA-B27基因在AS发病中亦具有重要作用。因此,为进一步明确AS的病因及发病机制,有必要探讨非HLA-B27基因在AS发病中的作用。单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymophisms,SNP）,是指单个核苷酸在基因组水平上发生变异所导致的DNA序列多态性。由于SNP广泛存在于各人群的基因组中,且易于分型,目前业已成为现代遗传变异与复杂性状研究中的最重要研究对象。肿瘤坏死因子（tumornecrosis factor,TNF）基因,位于6p21.33,是一种非HLA的MHC基因。该基因编码一种属于肿瘤坏死因子超家族的、主要由巨噬细胞分泌的促炎细胞因子。它可以与TNFRSF1A/TNFR1和TNFRSF1B/TNFBR受体结合,从而发挥作用。TNF与包括自身免疫病在内的多种疾病有关。近来的研究表明TNF在AS发病机制中具有重要作用。关于TNF是脊柱关节炎的关键细胞因子的最有力证据是,在临床中使用TNF抑制剂可以有效改善脊柱关节炎（包括强直性脊柱炎）患者的症状和体征。从组织水平上,TNF抑制剂可以引起一系列的组织学改善,包括减少中性粒细胞和巨噬细胞的炎性浸润、减少新骨形成等。既往已有诸多关于TNF基因的SNP与AS相关性的研究,但是存在争议。因此,有必要进一步研究TNF的SNP与AS的关系。GRN基因即颗粒蛋白前体（granulin precursor,PGRN）基因,位于17q21.31,其功能为编码颗粒蛋白（granulin,GRN）前体。这种信号肽切割后产生成熟的颗粒蛋白,可以进一步裂解成6kDa的各种活性肽。这些肽和完整的颗粒蛋白调节细胞生长。然而,颗粒蛋白家族的不同成员可以作为抑制剂、激动剂或对细胞生长具有双向调节作用。近年来,颗粒蛋白被认为与许多自身免疫性疾病有关。有研究提示颗粒蛋白前体是炎症的关键调节因子,其抗炎作用可能是通过阻断TNF与其受体的结合来实现。还有研究发现PGRN抗体阳性的银屑病关节炎（PsA）患者,发生肌腱附着点炎和指（趾）炎的几率较高。AS和PsA均属于血清阴性脊柱炎（SpA）,因此同时研究TNF和GRN基因多态性是否与AS相关具有重要意义。基于以上观点,为探讨TNF和GRN基因在AS发病机制中的潜在作用,我们选择了 TNF和GRN基因的多个SNP位点,为AS的易感基因评估提供依据。研究目的探讨TNF、GRN基因单核苷酸多态性与我国山东地区汉族人群强直性脊柱炎（AS）的关联性。研究方法1.研究对象病例组选取861例AS患者,均属于中国山东地区汉族人群,为2014年1月至2015年12月在山东大学附属山东省立医院风湿免疫科门诊或病房的符合1984年修订的纽约AS分类标准的患者。记录患者的症状、体征、受累关节、家族史;采用流式细胞术测定HLA-B27;所有患者均完成骶髂关节X线检查,由影像科专业医师按骶髂关节的国际统一分级标准进行结果判定。所有患者均需排除其他自身免疫性疾病。正常对照组864例均来自于本研究中心体检中心健康中国山东汉族人群,已排除肿瘤、其他结缔组织病、传染病等疾病,年龄、性别均与AS组匹配。所有入选者均在知情同意后入组。2.实验方法2.1 标本收集用EDTA抗凝管采集AS患者和对照组人群空腹外周静脉血2ml,放置冰箱中在-80℃条件下保存,备检。2.2 基因组DNA提取使用基因组DNA提取试剂盒,按照说明书操作步骤提取病例组和对照组DNA。2.3 DNA浓度和纯度测定向DNA样本2ul中加入三蒸水48ul,将浓度稀释至1/25,用紫外分光光度仪测量OD260/OD280比值以及DNA浓度,并分析DNA纯度。2.4 多态性位点的选择根据dbSNP数据库获取TNF、GRN基因的SNPs资料,各个SNP位点的分布频率由HaploView软件来确定,同时应用Tagger功能筛选TagSNP。初步筛选需满足次要等位基因频率>5%及连锁不平衡系数r2>0.8。根据筛选结果,最终确定 TNF 基因的 rs361525、rs1799964、rs1800629、rs1800630、rs769178和GRN基因的 rs850713、rs3785817、rs3760365、rs4792939、rs25646、rs5848作为研究位点。2.5 基因分型使用Taqman探针Real-time PCR方法按照步骤进行基因分型。2.6 检测结果分析应用SDS软件（Applied Biosystem,2.0 version）进行数据收集和处理TaqMan-PCR扩增后的FAM和VIC荧光信号。3.统计学分析3.1 Hardy-Weinberg 平衡检验使用 SHEsis 软件进行 Hardy-Weinberg 平衡检验。3.2病例组与对照组基因型和等位基因频率的统计分析 用SPSS24.0软件通过卡方检验对各个等位基因、基因型和单倍型进行分析。使用SHEsis程序计算单倍型频率、优势比及95%可信区间。3.3患者临床表现/实验室结果与基因多态性关联分析将收集的相关数据应用SPSS24.0软件完成统计学分析。3.4连锁不平衡及单倍体型分析各个多态性位点之间的连锁不平衡及单倍体型的统计学分析分别由HaploView2.0及SHEsis软件来完成。4.SNP位点的生物信息学功能分析使用GTEx,Haploreg和Regulome DB数据库对 TNF 基因的 rs1799964,rs1800629,rs1800630,rs769178 功能进行注释。研究结果1.基本信息共对861例AS病人及864例正常健康对照进行了基因分型。AS病人中,男性患者634例,女性患者227例,年龄15-71岁,平均年龄30.56±10.98岁。正常对照组,男性619例,女性245例,年龄14-73岁,平均年龄31.97±11.23岁。所有研究对象均属山东汉族人群。病例组与对照组在年龄、性别上无显着性差异（p>0.05）。2.Hardy-We i nberg 平衡检验本实验所有SNPs的p值>0.05,均符合Hardy-Weinberg平衡定律,提示所有研究的SNP位点基因型和吻合基因的观察值和期望值吻合良好。3.TNF基因型频率和等位基因频率在AS及正常人的分布3.1有统计学差异的位点对于rs1799964位点,AS组与对照组基因型分布的差异具有统计学意义（p<0.0001）;两组等位基因分布的差异也具有统计学意义（p<0.0001;OR=0.60,95%CI=0.50-0.71）,提示 C 等位基因是 AS 的保护性基因。对于rs1800629位点,AS组与对照组基因型分布的差异具有统计学意义（p=0.0004）;两组等位基因分布的差异也具有统计学意义（p=0.0001;OR=0.60,95%CI=0.39-0.74）,提示A等位基因是AS的保护性基因。对于rs1800630位点,AS组与对照组基因型分布的差异具有统计学意义（p<0.0001）;两组等位基因分布的差异也具有统计学意义（p<0.0001,95%CI=0.48-0.72）,提示A等位基因是AS的保护性基因。对于rs769178位点,AS组与对照组基因型分布的差异具有统计学意义（p<0.0001）;两组等位基因分布的差异也具有统计学意义（p<0.0001,95%CI=2.18-3.09）,提示T等位基因是AS的危险性基因。3.2无统计学差异的位点对于rs361525位点,AS组与对照组基因型和等位基因频率无显着性差异。4.GRN基因型频率和等位基因频率在AS及正常人的分布对于 rs850713、rs3785817、rs3760365、rs4792939、rs25646、rs5848 位点,AS组与对照组基因型和等位基因频率均无显着性差异。提示GRN基因多态性与AS易感性无关。5.对TNF等位基因频率分布具有显着性差异位点的基因型遗传模式分析对于rs1799964位点,在显性遗传模式下,CC基因型和CT基因型可降低AS的风险;在隐性遗传模式下,CC基因型可降低AS的风险。对于rs1800629位点,在显性遗传模式,AA基因型和AG基因型可降低AS的风险;在隐性遗传模式下,AA基因型可降低AS的风险。对于rs1800630位点,在显性遗传模式下,AA基因型和AC基因型可降低AS的风险;在隐性遗传模式下,AA基因型可降低AS的风险。对于rs769178位点,在显性遗传模式下,TT基因型和GT基因型可增加AS的风险;在隐性遗传模式下,TT基因型可增加AS的风险。6.TNF基因多态性与AS患者临床/实验室指标关联分析rs1799964、rs1800629、rs1800630、rs769178 在显性和隐性遗传模式下的基因型与AS患者的性别、年龄、病程、家族史、HLA-B27阳性、外周关节受累、葡萄膜炎均无明显关联性。7.连锁不平衡及单倍型分析统计学结果显示,TNF及GRN基因的各研究位点之间存在弱的连锁不平衡。TNF基因5个研究位点的CGAGG、CGCAG、TACGG、TGCGG、TGCGT单倍型以及GRN基因6个研究位点的CTGACA单倍型在AS组与正常对照组之间比较,具有统计学差异。8.TNF基因生物信息学分析在 GTEx 数据库中对 TNF 基因的 rs1800629、rs1800630、rs769178 和rs1799964位点进行eQTL分析,结果发现上述SNPs可影响多个基因的表达量,且在GSE25101数据集中显示,上述部分基因在AS患者中亦具有差异表达,提示rs1800629、rs1800630、rs769178 和 rs1799964 的 SNPs 可能通过调控其他基因的表达量从而在强直性脊柱炎发生和发展中发挥生物学功能。结论1.我们在国内外首次确认了 TNF基因位点rs769178多态性与AS易感性相关;验证了 rs1800629、rs1800630、rs769178 和 rs1799964 在 AS 组与对照组等位基因频率及基因型差异显着,差异具有统计学意义。TNF基因多态性与山东地区汉族人群AS易感性相关,eQTL分析显示其可能通过影响某些基因的表达量影响AS的易感性。目前未发现其与AS的临床表现具有显着相关性。2.GRN基因多态性与山东地区汉族人群的AS易感性无关,但是SNP基因型频率在不同种族、不同地区的分布存在明显差异,故需要更收集不同地区、不同人群的更多资料,来进一步研究GRN基因与AS是否存在关联性。第二部分ERAP1基因多态性与强直性脊柱炎易感性关系的Meta分析研究背景强直性脊柱炎（ankylosing spondylitis,AS）是一种以累及中轴和外周关节、韧带和肌腱附着点为主要特征的慢性、全身性、炎症性疾病。AS具有高度遗传性,人类白细胞抗原（human leukocyte antigen,HLA）-B27基因是迄今为止发现的和AS关联性最强的基因。但近年来的研究发现,非HLA-B27基因在AS发病中也具有重要作用,研究其在AS发病中所起作用对进一步明晰AS的病因及发病机制具有重要意义。近年来的研究发现,非HLA-B27基因中的内质网氨基肽酶（endoplasmic reticulum aminopeptidase,ERAP）1基因在AS风险中也起重要作用。许多病例对照研究发现ERAP1的基因多态性与AS相关,但研究结果不尽一致。结果不一致的原因之一可能与人群差异有关。Meta分析是一种总结许多研究结果的有效的标准分析方法。既往已有多篇相关的Meta分析,但是既往研究所选择的数据库、研究人群不尽一致,且近2年多来又有多篇新的关于ERAP1基因多态性与AS关系的文章数据。故在本研究中,我们结合全基因组关联研究（genomewide association studies,GWAS）和病例对照研究进行 Meta 分析,以探讨ERAP1是否与总体人群和不同种族亚群的AS易感性相关。研究目的通过Meta分析,确定ERAP1基因单核苷酸多态性是否与总体人群和不同种族亚群AS易感性之间的关系。研究方法1.一般资料主题词采用“ankylosing spondylitis”、“ERAP1”和“polymorphism”,检索Pubmed、Embase和Cochrane数据库,同时检索相关自由词。语种设置为英语。2.筛选方法按照提前制定好的文献纳入标准与剔除标准筛选文献。每项研究均摘录以下信息:第一作者,发表年份,研究人群的国家和种族,病例组和对照组的数量,ERAP1多态性的等位基因数量。采用Newcastle-Ottawascale（NOS）文献质量评价量表评价纳入的研究的质量。3.统计学分析应用Review Manager 5.3进行统计学分析。使用OR值及其95%可信区间来作为效应指标,进行总体人群和按照种族划分的人群亚组分析。使用I2来对异质性进行定量分析。对于存在明显异质性的数据,再进行敏感性分析。采用漏斗图来分析发表偏倚。研究结果1.文献检索结果初步文献检索Pubmed数据库92篇,Embase数据库21篇,Cochrane数据库2篇,总计105篇。根据纳入标准和剔除标准,经过仔细阅读文献题目、摘要和全文,最终纳入文献31篇。总共包括26291名AS患者和45779名健康人对照。2.Meta分析结果对 rs27044,rs17482078,rs10050860,rs30187,rs2287987,rs27980,rs27037,rs27434,rs26653,rs1065407,rs27529,rs27582,rs469876,rs7711564,rs27038,rs3734016,rs11209032,rs26618,rs27895,rs17481856,rs13167972等共21个位点进行Meta分析,并按照地域和人种进行亚组分析。结果显示,rs27434的A等位基因在总体人群和高加索人群、中东人群、东亚人群中均为AS的危险因素;rs27980、rs27582、rs469876、rs27038、rs11209032、rs26618、rs27895、rs17481856 SNP在总体人群中和各亚组人群中均与AS无明显相关性;其余12个位点在总体人群和各亚组人群中与AS的相关性各有不同。在总体人群中,rs27434,rs17482078,rs10050860,rs30187,rs2287987,rs27037,rs26653,rs7711564和rs13167972 SNP与AS的易感性相关。在高加索人群中,rs27044,rs17482078,rs10050860,rs30187,rs2287987,rs27037,rs27434,rs26653,rs1065407,rs13167972 SNP与AS的易感性相关。在中东人群中,rs27044,rs27434,rs26653 SNP 与 AS 相关。在东亚人群中,rs30187,rs27037,rs27434,rs27529,rs7711564 SNP 与 AS 易感性相关。结论对目前已发表的有关ERAP1基因SNP与AS易感性关系的研究进行Meta分析表明,ERAP1基因的单核苷酸多态性与总体人群、高加索人群、中东人群和东亚人群的AS易感性有关,具体每个位点对AS易感性的影响大小在不同种族之间存在差异。对rs27434的功能注释提示,其可能通过影响ERAP1的表达以及间接影响TNF的作用从而对AS易感性产生影响,但尚需进一步研究以明确。下一步还需进一步的种族特异性关联研究来确定不同人群ERAP1的SNP与AS易感性的遗传关系。
王燕[7]（2020）在《新疆地区变应性鼻炎吸入变应原谱及相关拷贝数变异分析》文中研究表明目的:通过对新疆地区近13年变应原皮肤点刺试验结果回顾性分析及对变应性鼻炎家系的全基因组测序和变应性鼻炎病例对照组拷贝数变异分析,了解了本区变应性鼻炎患者变应原谱的分布及变化情况,探讨了基因拷贝数变异与变应性鼻炎的相关性。方法:第一部分:回顾性分析了2007年1月-2019年12月间5019例患者的皮肤点刺试验结果,研究分析了不同变应原在13年间的分布情况及变化规律以及在不同性别、年龄、族别患者中的分布情况。第二部分:对1个新疆地区汉族家系（3个变应性鼻炎样本,2个正常样本）进行了低深度全基因组测序,并采用了生物信息学的方法及拷贝数变异片段区域的基因功能寻找筛选候选拷贝数变异;第三部分:收集汉族变应性鼻炎患者696例,汉族对照528例,对其外周血提取DNA后,采用AccucopyTM拷贝数检测技术对13个候选基因拷贝数变异进行检测:8＿1、8＿2、9＿1、9＿2、ADAM8、CCL3L1、IL1RL1、MUC5B、MUC5AC、NME7、ORMDL3、SERPINA1＿1、SERPINA1＿2。分析13个候选基因拷贝数变异在病例对照组中的分布情况及其与变应性鼻炎的相关性。结果:第一部分:1)14种变应原在不同时间的分布明显不同,差异有统计学意义（P<0.05）,变应原阳性率随年份不同而变化,但藜属在13年间基本处于本区变应原的首位。14种变应原总体阳性率分别是藜属48.2%、车前草33.2%、艾蒿33.1%、豚草32.7%、刺槐32.1%、梯牧草32%、粉螨31.5%、杨树30.3%、尘螨29.6%、蟑螂26.9%、猫上皮11.6%、特异青霉菌9.4%、狗上皮8.5%、交链孢霉7.7%;2)不同性别间的比较,男性2140例（42.6%）,女性2879例（57.4%）。艾蒿、藜属、豚草、车前草、梯牧草、刺槐、交链孢霉、特异青霉、尘螨、粉螨、蟑螂、杨树、猫上皮的男性阳性率明显高于女性,差异有统计学意义（P<0.05）。狗上皮的阳性率在男性女性之间分布均无统计学差异（P>0.05）;3)不同年龄之间的比较,除狗上皮阳性率在不同年龄间差异无统计学意义（P=0.288）外,其余13种:艾蒿、藜属、豚草、车前草、梯牧草、刺槐、杨树、交链孢霉、特异青霉、猫上皮、尘螨、粉螨、蟑螂在不同年龄间变应原阳性率差异均具有统计学意义（P<0.05）;4)不同民族间的比较,汉族3850例、维吾尔族694例、哈萨克族270例、回族113例、其他民族92例,交链孢霉、特异青霉、猫上皮、尘螨、粉螨、蟑螂阳性率在不同民族间分布,差异无统计学意义（P>0.05）。艾蒿、藜属、豚草、车前草、梯牧草、刺槐、杨树、狗上皮在不同民族间变应原阳性率差异具有统计学意义（P<0.05）。第二部分:通过对家系全基因组测序后,总共发现了1360个拷贝数变异,其中3个变应性鼻炎样本携带而2正常个体未携带,筛选出62个拷贝数变异,将测序质量低、结果不可靠;拷贝数变异片段范围内没有功能基因的以及拷贝数变异内基因与变应性鼻炎没有明确关系的剔除,最终得到与变应性鼻炎相关的候选拷贝数变异;第三部分:8＿1、8＿2、9＿1、9＿2、ADAM8、CCL3L1、IL1RL1、MUC5B、NME7、ORMDL3、SERPINA1＿1、SERPINA1＿2的拷贝数在病例对照组的分布无明显差异（P>0.05）.MUC5AC在病例对照组中差异分布具有统计学意义（P=0.002）。结论:第一部分:新疆地区变应原分布随时间不同在不断变化,主要变应原以草本类为主,变应原在不同性别、年龄、族别变应性鼻炎患者中的分布不同。第二部分:经过测序筛选共得到13个候选拷贝数变异,分别是8＿1、8＿2、9＿1、9＿2、ADAM8、CCL3L1、IL1RL1、MUC5B、MUC5AC、NME7、ORMDL3、SERPINA1＿1、SERPINA1＿2;第三部分:MUC5AC基因拷贝数变异与变应性鼻炎存在相关性。同时CCL3L1在新疆汉族人群中的拷贝数范围是1-10。
章立华[8]（2020）在《胃癌体细胞突变图谱的构建及特征性点突变的功能挖掘与验证》文中研究表明胃癌是中国发病率排名第二、死亡率排名第三的恶性肿瘤。晚期胃癌患者治疗效果较差,其中主要原因是胃癌组织基因突变的多样性与多克隆性,及其与微环境（包括机体免疫系统）长期互动演变赋予复杂的生物学特性。近年来,随着高通量测序技术的不断发展,癌症突变图谱和癌症基因组学研究已取得快速的突破,然而胃癌的全外显子组突变图谱特征和分子功能机制尚不完全清楚,迫切需要对胃癌基因突变特征及其生物学功能深入研究,从而为胃癌精准医学提供理论基础和转化医学依据,具有重要的临床意义和社会价值。本论文对46例胃癌患者的癌组织和癌旁组织进行了全外显子测序（Whole Exome Sequencing,WES）和生物信息学分析,构建了胃癌全外显子组突变图谱,分析了胃癌分子突变特征,并进一步在国际癌症基因组联盟（International Cancer Genome Consortium,ICGC）数据库中的胃癌WES数据集中进行分析与验证,再结合患者的病例信息和预后随访数据,挖掘与临床治疗相关的候选突变基因和突变位点,并运用体内外实验验证特征性基因突变的生物学功能和临床意义。本论文的主要内容和结果如下:1.通过WES和生信分析,提示了胃癌体细胞突变图谱及突变特征。从江南大学附属医院随机抽取1200份胃癌的电子病历,筛选出111份具有完整的诊断、随访信息且完好足量的癌和癌旁正常组织样本,通过基因组DNA抽提、文库构建、外显子捕获、测序得到Fastq格式的测序原始数据,然后使用FastQC进行数据质控,GATK4 Mutect2检测体细胞突变,Funcotator对体细胞突变进行功能注释,Maftools包对体细胞突变进行数据统计分析和可视化展示,最终得到46例胃癌突变图谱特征。主要结果包括:（1）前10位高频突变的基因为TP53（51%）、TTN（49%）、FLG（30%）、SYNE1（30%）、HMCN1（26%）、ASPM（26%）、DNAH5（23%）、FSIP2（23%）、XIRP2（21%）、MUC16（21%）;突变负荷为6.494±1.067 bp/Mbp。（2）在突变分类上,错义突变占比85.51%,移码缺失突变占比6.56%,无义突变占比4.22%,移码插入突变占比1.79%,框内缺失突变占比1.48%,框内插入突变占比0.33%,无终止密码突变占比0.09%;在变异类型上,单核苷酸变异占比89.83%,缺失突变占比8.07%,插入突变占比2.12%;在单核苷酸突变类型上,C>T突变占比62.30%,C>A突变占比15.86%,T>C突变占比13.62%,T>G突变占比5.32%,C>G突变占比6.84%,T>A突变占比4.07%;转换突变占比82.82%,颠换突变占比17.17%。（3）药物基因组显着富集突变的基因为TP53、APOB、FAT3、HMCN1、MUC16和OBSCN;（4）显着性富集的突变通路为RTK-RAS、PI3K、TGF-Beta、WNT和TP53（P<0.01）;（5）TP53被显着富集为驱动基因（MutSigCV算法和oncodriveCLUST算法）。这些结果从基因组分子水平提示了胃癌体细胞突变特征,提示胃癌体细胞突变方式存在着多样性;TP53、MUC16和HMCN1突变可能影响药物治疗效果;RTK-RAS、PI3K、TGF-Beta、WNT、TP53通路突变可能和胃癌的发生发展有关。2.通过对不同数据集胃癌基因突变图谱的交叉验证和进一步筛选,发现TP53R337C突变是潜在不良预后标志物及潜在有害性突变位点。为了进一步探讨胃癌基因突变图谱特征,本文在ICGC癌症测序数据库中,对美国（443例）、日本（585例）和中国（北京大学肿瘤医院,123例）的胃癌外显子测序数据集进行分析并绘制突变图谱。在TCGA胃癌数据集中,根据临床病理信息和随访信息,进行了Kaplan-Meier生存分析,COX与LASSO回归分析,筛选出与预后相关的位点,并在江南大学附属医院数据集中进行验证。结果显示TP53突变频率在日本数据集中为56%（高频排名第一）,在美国数据集中为39%（高频排名第二）,在中国（北京大学肿瘤医院）中为39%（高频排名第一）。单因素和多因素COX回归分析均显示与预后相关的10个TP53突变位点为:SNP7675101、SNP7675209、SNP7674202、SNP7675178、SNP7674954、SNP7670700、SNP7673772、SNP7675161、SNP7675203、SNP7675229。在江南大学附属医院数据集中发现TP53突变与化疗耐药相关,携带TP53的SNP7670700（R337C）位点突变的胃癌患者不仅总生存期显着短,而且无进展生存期也显着缩短。上述结果提示TP53 R337C突变是潜在不良预后标志物及潜在有害性突变位点,值得进一步研究其生物学功能。3.通过实验验证发现TP53 R337C突变可促进胃癌的5-FU耐药。本文对AGS和SGC7901胃癌细胞系,分别转染TP53 R337C突变型质粒和TP53野生型质粒,采用细胞毒性实验测定胃癌细胞的5-氟尿嘧啶（5-FU）半抑制浓度(IC50),评估其对5-FU的敏感性。结果显示,与过表达野生型TP53相比,过表达R337C突变型TP53显着提高AGS和SGC7901细胞的IC50,提示TP53 R337C突变可能促进胃癌细胞的5-FU耐药。进一步运用稳定过表达R337C突变型和野生型TP53胃癌AGS细胞进行裸鼠皮下成瘤实验和5-FU治疗,结果显示TP53 R337C突变组裸鼠移植瘤体积显着大于野生型组,这进一步证实TP53 R337C突变可能促进5-FU耐药。同时在过表达TP53 R337C的AGS和SGC7901细胞中,沉默R337C突变TP53的表达,可显着增强胃癌细胞对5-FU的敏感性,提示干扰TP53 R337C的表达可能逆转5-FU耐药。以上结果提示TP53 R337C可能是潜在的胃癌化疗耐药标志物,靶向TP53 R337C突变为逆转耐药提供了新的思路,具有潜在的临床应用价值。本研究运用WES技术绘制了无锡地区胃癌基因突变图谱,并分析了其突变特征,且对比了中国（北京大学肿瘤医院）、日本、美国的胃癌突变图谱,在这1197例胃癌样本中发现TP53处于高频突变,结合临床分析发现了TP53基因10个潜在的危害性突变位点,并通过体内外实验证实了TP53 R337C突变可促进胃癌细胞对5-FU的耐药,首次提示TP53 R337C突变是胃癌潜在的耐药标志物和治疗靶点,为胃癌精准用药和新药靶点的发现提供了理论依据。
黄艳云[9]（2020）在《miR-107和miR-210基因多态性与缺血性脑卒中的相关性研究》文中进行了进一步梳理目的:研究mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908位点单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）在广西健康人群中的分布特点,并对比这两个多态性位点基因型和等位基因频率在不同地区人群间的分布差异。方法:（1）采用SNa Pshot SNP分型技术和DNA测序法检测372例广西健康人群mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908位点多态性,统计这两个位点基因型和等位基因频率在广西人群中的分布特点。（2）通过Pub Med（SNP）数据库获取人类基因组单体型图（Hap Map）计划公布的不同地区人群mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908位点分型数据,并用统计学方法分析这两个位点基因型和等位基因频率在不同人群间的分布差异。结果:（1）广西人群mi R-107基因rs2296616位点存在AA（91.1%）和AG（8.9%）2种基因型及A（95.6%）和G（4.4%）2种等位基因。其基因型和等位基因频率在广西人群男、女性别之间的比较无统计学差异（分别为P=0.623和P=0.631）,与Hap Map计划公布的欧洲人、日本人、非洲人、印第安人和墨西哥人分型数据相比较均有统计学差异（P<0.05）,但与北京汉族人群比较无统计学差异（分别为P=0.900和P=0.902）。（2）mi R-210基因rs7935908位点在广西健康人群中存在AA、AG和GG 3种基因型,频率分别为45.4%、44.6%和10.0%。A、G等位基因频率分别为67.7%和32.3%。其基因型和等位基因频率在广西人群男、女性别之间的比较无统计学差异（分别为P=0.383和P=0.763）。其基因型频率与Hap Map计划公布的欧洲人、北京汉族人、日本人、非洲人、墨西哥人及意大利人分型数据比较,差异均有统计学意义（分别为P=0.042、P=0.004、P=0.018、P<0.001、P<0.001及P=0.005）,但与丹佛市华人比较无统计学差异（P=0.743）。其等位基因频率与欧洲人、非洲人、墨西哥人及意大利人比较均有统计学差异（分别为P=0.028、P<0.001、P<0.001及P=0.002）,但与北京汉族人、丹佛市华人和日本人比较均无统计学差异（分别为P=0.418、P=0.458和P=0.777）。结论:（1）广西健康人群mi R-107基因rs2296616位点和mi R-210基因rs7935908位点均存在遗传多态性。（2）广西健康人群mi R-107基因rs2296616位点和mi R-210基因rs7935908位点基因型和等位基因频率的分布在不同性别间比较无统计学意义。（3）广西健康人群mi R-107基因rs2296616位点和mi R-210基因rs7935908位点多态性的分布与其他地区人群比较存在不同程度的差异。目的:（1）探讨mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908多态性与缺血性脑卒中发病的关联性。（2）检测mi R-107和mi R-210基因在缺血性脑卒中患者和健康对照者外周血单个核细胞中的表达情况,分析rs2296616和rs7935908多态性与mi R-107和mi R-210基因的表达是否存在相关性。方法:（1）采用SNa Pshot SNP分型技术和DNA测序法检测349例缺血性脑卒中患者和372例健康对照者mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908多态性位点的基因型。（2）应用Applied Biosystems 7500 Real Time PCR System检测缺血性脑卒中患者和健康对照者外周血单个核细胞中mi R-107和mi R-210基因的表达情况。（3）采用日立全自动生化分析仪7600检测缺血性脑卒中患者和健康对照者血清中的血脂相关指标。结果:（1）缺血性脑卒中组患者的血清总胆固醇（TCH）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、极低密度脂蛋白胆固醇（VLDL-C）及甘油三酯（TG）水平均显着高于对照组,而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平则显着低于对照组,差异均具有统计学意义（P<0.05）。（2）mi R-107基因rs2296616在缺血性脑卒中组中存在AA、AG和GG三种基因型,在健康对照组中存在AA和AG两种基因型,mi R-210基因rs7935908位点在缺血性脑卒中组和健康对照组中均存在AA、AG和GG三种基因型,且两多态性位点在缺血性脑卒中组和健康对照组中的频率分布均符合Hardy-Weinberg遗传平衡（P>0.05）,具有明显的群体代表性。（3）无论是否校正混杂因素的影响,rs2296616和rs7935908多态性位点基因型、等位基因、显性模型（GG+AG vs.AA）、隐形模型（GG vs.AA+AG）和超显性模型（GG+AA vs.AG）的频率分布在缺血性脑卒中组与健康对照组间的差异均无统计学意义（P>0.05）。分层分析结果亦显示,rs2296616和rs7935908的多态性分布在IS组的年龄、性别、高血压病史和糖尿病病史分层中均无统计学差异（P>0.05）,rs2296616和rs7935908多态性与TCH、HDL-C、LDL-C、VLDL-C以及TG的血清水平也无相关性。（4）缺血性脑卒中组患者外周血单个核细胞中mi R-107和mi R-210的表达均显着高于健康对照组（P<0.001）,但rs2296616和rs7935908的多态性与mi R-107和mi R-210的异常表达无相关性（P>0.05）。结论:（1）mi R-107基因rs2296616和mi R-210基因rs7935908位点多态性与缺血性脑卒中的发生不存在关联性。（2）mi R-107和mi R-210在缺血性脑卒中组患者外周血单个核细胞中的表达显着高于对照组,mi R-107和mi R-210可能是缺血性脑卒中早期诊断的潜在性新型生物学标志物。（3）rs2296616和rs7935908位点多态性对mi R-107和mi R-210在IS中的表达不具有调节性。
谭昙[10]（2020）在《miR-130a、miR-150、miR-155基因多态性与缺血性脑卒中的相关性研究》文中指出目的:分析广西人群miR-130a,miR-150,miR-155基因多态性分布特点,对比其与不同国家种族及地区社会人群的差异性。方法:取2017年10月至2018年10月右江民族医学院附属医院常规体检的个体共372例作为研究对象。miR-130a,miR-150,miR-155 SNP分型采用SNa Pshot-PCR和DNA测序技术。并将结果与中国北京人群、日本人、非洲人和欧洲人等人类基因组计划（Hapmap）数据库或千人基因组计划（1000 Genomes Project）数据库中公布的SNP数据进行比较,分析所选位点的多态性在不同地区人群中的分布差异。结果:（1）广西人群miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点和miR-155基因rs767649位点的基因型和等位基因在两种性别的比较差异无统计学意义（P均>0.05）。（2）广西人群miR-130a基因rs731384位点以GG纯合子（84.2%）和等位基因G（91.8%）频率最高;基因型及等位基因频率与欧洲人群比较差异有统计学意义（P均<0.01）,而与非洲人比较只有等位基因频率有差异（P<0.05）,基因型频率无差异（P>0.05）,与北京人和日本人群相比基因型和等位基因频率均无统计学差异（P>0.05）。（3）miR-150基因rs73056059位点以GG纯合子（84.9%）和等位基因G（91.9%）频率最高;基因型及等位基因频率与非洲人群比较差异有统计学意义（P均<0.01）,而与欧洲人群相比较,仅等位基因频率有差异（P<0.05）,基因型频率无差异（P>0.05）,与北京和日本人群相比基因型和等位基因频率均无统计学差异（P>0.05）。（4）miR-155基因rs767649位点以AT杂合子（47.0%）和等位基因T（65.4%）频率最高;基因型及等位基因频率与欧洲人、非洲人的差异均具有统计学意义（P均<0.01）,与北京人、日本人的基因型差异无统计学意义（P>0.05）,但与日本人的等位基因频率差异具有统计学意义（P<0.05）,与北京人等位基因频率差异无统计学意义（P>0.05）。结论:（1）广西人群miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点和miR-155基因rs767649位点的基因型和等位基因在性别间的比较无差异性。（2）miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点和miR-155基因rs767649位点的基因型和等位基因的分布在不同地区间存在差异,这种差异性有利于阐明人类遗传学及相关疾病的预防与治疗方面的关系。目的:探究miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点、miR-155基因rs767649位点多态性及miRNA表达水平与缺血性脑卒中发生的遗传易感性。检测缺血性脑卒中患者与正常对照组外周血单个核细胞中miR-130a、miR-150、miR-155的表达情况,分析miR-130a、miR-150、miR-155的启动子区基因多态性与相应miRNA表达的关系。方法:（1）运用SNa Pshot-PCR和DNA测序检测广西人群372例正常对照者和349例缺血性脑卒中患者miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点、miR-155基因rs767649位点的基因多态性,并计算基因型及等位基因的频率分布情况,预测所选的三个多态性位点与缺血性脑卒中发生的遗传相关性。（2）检测对照组和病例组甘油三酯（TG）、胆固醇（TC）、高密度脂蛋白（HDL-C）及低密度脂蛋白（LDL-C）、极低密度脂蛋白（VLDL-C）等生化指标,分析比较两组的差异性,并进一步分析多态性对生化指标的影响。（3）运用RT-q PCR检测病例组和对照组miR-130a、miR-150和miR-155的表达情况,探究是否有表达的差异性。结果:（1）分析miR-155基因rs767649位点等位基因数据后发现,相对于T等位基因,rs767649位点为A等位基因的人群罹患缺血性脑卒中的危险程度明显降低（A vs.T:OR=0.699,95%CI,0.5580.875,P=0.002）。（2）分析miR-155基因rs767649基因型数据并校正后发现,相对于TT基因型,rs767649位点为AT基因型的人群罹患缺血性脑卒中的危险程度明显降低（AT vs.TT:OR=0.515,95%CI,0.3400.782,P=0.002）。（3）模型分析并校正后发现,显性模型（AA+AT vs.TT）显着降低了缺血性脑卒中的发病风险（AA+AT vs.TT:OR=0.533,95%CI,0.3590.791,P=0.002）。（4）缺血性脑卒中组外周血单个核细胞miR-130a、miR-150的表达水平显着低于健康对照组（P<0.001）,而miR-155的表达水平显着高于健康对照组（P<0.001）。进一步进行分析研究发现,缺血性脑卒中组之中基因型为rs767649AT/AA的病患其miR-155的表达水平显着低于基因型为TT的病患（P<0.001）。（5）健康对照组与缺血性脑卒中组之间各项血脂水平（TC、TG、HDL-C、LDL-C和VLDL-C）的比较均有统计学差异（P<0.001）,阳性位点rs767649分层分析结果表明,各项血脂水平在AA、AT和TT基因型之间比较均无统计学差异（P>0.05）。（6）miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点的等位基因、基因型及其遗传模型可能与IS的发生发展无相关性。结论:（1）缺血性脑卒中患者miR-130a、miR-150、miR-155与健康人群表达的差异性表明这三个miRNAs可能是缺血性脑卒中潜在的检测或治疗靶标。其中miR-155基因rs767649AT/AA基因型可能通过降低miR-155的表达水平而起到抗缺血性脑卒中发病的作用。（2）miR-155基因rs767649位点A等位基因、AT基因型和显性模型可能有抗缺血性脑卒中发病的作用。但miR-155基因rs767649位点多态性可能与缺血性脑卒中患者的血脂水平无相关性。（3）未发现miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点多态性与广西人群缺血性脑卒中有相关性。
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本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 前言 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 胰腺癌的流行病学概况 |
| 1.2 家族性癌症综合征和罕见遗传变异与PanC风险的研究现状 |
| 1.3 常见遗传变异与PanC风险关联的研究现状 |
| 1.3.1 欧洲人群中常见PanC风险关联的研究现状 |
| 1.3.2 亚洲人群中常见PanC风险关联的研究现状 |
| 1.4 基于信号通路的PanC风险关联分析 |
| 1.4.1 ATM通路的生物学功能及其与PanC的关系 |
| 1.4.2 钙黏蛋白通路的生物学功能及其与PanC的关系 |
| 1.4.3 ATM通路和钙黏蛋白通路相关基因SNPs与PanC的风险关联研究 |
| 第2章 材料和方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 研究数据库 |
| 2.1.2 基因型分型 |
| 2.2 SNP位点的选择 |
| 2.2.1 通路相关基因的选择 |
| 2.2.2 基因型填补及SNP位点的提取 |
| 2.3 SNPs与PanC的风险关联分析 |
| 2.3.1 统计学方法 |
| 2.3.2 多重假设检验校正 |
| 2.3.3 PanC风险独立相关SNPs的筛选 |
| 2.4 基因型风险关联分析 |
| 2.4.1 PanC风险独立相关SNPs的基因型风险关联分析 |
| 2.4.2 风险基因型与PanC风险关联的组合分析 |
| 2.4.3 风险基因型与PanC风险关联的分层分析 |
| 2.5 功能预测分析 |
| 2.5.1 表达数量性状基因座分析 |
| 2.5.2 网络数据库功能预测分析 |
| 2.6 其他分析软件 |
| 2.7 研究流程图概览 |
| 第3章 结果 |
| 第一部分 ATM通路相关基因与PanC的风险关联分析 |
| 3.1 ATM通路相关基因与PanC的风险关联分析 |
| 3.1.1 ATM通路相关基因筛选及研究流程简介 |
| 3.1.2 ATM通路相关基因与PanC风险关联的单基因座分析 |
| 3.1.3 ATM通路相关基因SNPs与PanC风险关联的Meta分析及多重检验校正分析 |
| 3.1.4 ATM通路PanC风险独立相关SNPs的筛选 |
| 3.1.5 ATM通路PanC风险独立相关SNPs的区域关联情况 |
| 3.1.6 ATM通路PanC风险独立相关SNPs基因型与PanC风险关联分析 |
| 3.1.7 ATM通路风险基因型与PanC风险关联的组合分析 |
| 3.1.8 ATM通路风险基因型与PanC风险关联的分层分析 |
| 3.1.9 ATM通路PanC风险独立相关SNPs的eQTL分析 |
| 3.1.10 网络数据库的功能预测分析 |
| 3.1.11 基因在PanC组织和癌旁正常组织的差异表达分析 |
| 第二部分 钙黏蛋白通路相关基因与PanC的风险关联分析结果 |
| 3.2 钙黏蛋白通路相关基因与PanC的风险关联分析 |
| 3.2.1 钙黏蛋白通路相关基因筛选及研究流程简介 |
| 3.2.2 钙黏蛋白通路相关基因与PanC风险关联的单基因座分析 |
| 3.2.3 钙黏蛋白通路相关基因SNPs与PanC风险的Meta分析及多重检验校正分析 |
| 3.2.4 钙黏蛋白通路PanC风险独立相关SNPs的筛选 |
| 3.2.5 钙黏蛋白通路PanC风险独立相关SNPs的曼哈顿图及区域关联情况 |
| 3.2.6 钙黏蛋白通路PanC风险独立相关SNPs基因型与PanC风险关联分析 |
| 3.2.7 钙黏蛋白通路风险基因型与PanC风险关联的组合分析 |
| 3.2.8 钙黏蛋白通路风险基因型与PanC风险关联的分层分析 |
| 3.2.9 钙黏蛋白通路PanC风险独立相关SNPs的eQTL分析 |
| 3.2.10 网络数据库的功能预测分析 |
| 3.2.11 基因在PanC组织和癌旁正常组织的差异表达分析 |
| 第三部分 ATM通路和钙黏蛋白通路相关基因SNPs与PanC风险预测分析 |
| 3.3 ATM通路和钙黏蛋白通路相关SNPs与PanC风险关联的综合预测分析 |
| 3.3.1 ATM通路和钙黏蛋白通路相关SNPs与PanC风险关联的组合预测分析 |
| 3.3.2 ATM与钙黏蛋白通路风险基因型与PanC风险关联的综合分层预测分析 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 ATM通路相关基因的SNPs与PanC风险关联分析 |
| 4.1.1 PIK3C3 rs76692125与PanC的风险关联分析 |
| 4.1.2 INSR rs11668724与PanC的风险关联分析 |
| 4.1.3 MAP3K4 rs13207108与PanC的风险关联分析 |
| 4.2 钙黏蛋白通路相关基因的SNPs与PanC风险关联分析 |
| 4.2.1 KIF5B rs211304与PanC的风险关联分析 |
| 4.2.2 FMN1 rs117648907与PanC的风险关联 |
| 4.2.3 MGAT3 rs34943118与PanC的风险关联分析 |
| 4.3 ATM通路和钙黏蛋白通路相关基因SNPs风险基因型与PanC风险预测模型分析 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分:长链非编码RNALBX2-AS1 通过LBX2-AS1/miR-5010-5p/WNT7B轴促进骨肉瘤细胞的增殖和迁移 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 实验仪器 |
| 2.1.2 实验耗材 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 细胞培养 |
| 2.2.2 LBX2-AS1 沉默 |
| 2.2.3 CCK-8 细胞活力检测 |
| 2.2.4 细胞迁移侵袭能力检测 |
| 2.2.5 生物信息学预测靶基因 |
| 2.2.6 荧光素酶报告检测 |
| 2.2.7 miRNA转染 |
| 2.2.8 实时定量PCR检测LBX2-AS1 的表达水平 |
| 2.2.9 蛋白免疫印迹分析 |
| 2.2.10 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 LBX2-AS1 在骨肉瘤细胞中高表达 |
| 3.2 LBX2-AS1 促进骨肉瘤细胞的增殖 |
| 3.2.1 构建LBX2-AS1低表达的骨肉瘤细胞株 |
| 3.2.2 沉默LBX2-AS1 抑制了骨肉瘤细胞的增殖 |
| 3.3 沉默LBX2-AS1 的表达抑制骨肉瘤细胞的迁移 |
| 3.4 LBX2-AS1 通过miR-5010-5p调控WNT7B的表达 |
| 3.4.1 预测LBX2-AS1 可能通过结合miR-5010-5p进而调控下游基因WNT7B |
| 3.4.2 miR-5010-5p可以与LBX2-AS1和WNT7B结合 |
| 3.4.3 LBX2-AS1 调控miR-5010-5p和 WNT7B的表达 |
| 3.4.4 miR-5010-5p调控下游WNT7B的表达 |
| 3.5 抑制miR-5010-5p表达可以恢复沉默LBX2-AS1 对骨肉瘤细胞的增殖、迁移的影响 |
| 3.5.1 LBX2-AS1 低表达细胞系中抑制miR-5010-5p表达可以恢复WNT7B的表达 |
| 3.5.2 抑制miR-5010-5p的表达可以恢复沉默LBX2-AS1 所抑制的骨肉瘤细胞的增殖 |
| 3.5.3 抑制miR-5010-5p的表达可以恢复沉默LBX2-AS1 所抑制的骨肉瘤细胞的迁移 |
| 4 讨论 |
| 5 研究结论 |
| 第二部分:TUG1 在胃癌中作用的生物信息学分析及实验验证 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 实验仪器 |
| 2.1.2 实验耗材 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 生物信息学分析方法 |
| 2.2.2 湿实验实验方法 |
| 2.2.3 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 生物信息学分析结果 |
| 3.1.1 患者的基线特征 |
| 3.1.2 胃腺癌中TUG1 高表达 |
| 3.1.3 TUG1 表达与临床特征的相关性 |
| 3.1.4 TUG1 的高表达提示预后不良 |
| 3.1.5 TUG1 在胃腺癌中的诊断价值 |
| 3.1.6 GO和 KEGG富集分析TUG1 的共表达基因 |
| 3.1.7 GSEA识别与TUG1 相关的生物学过程和信号通路 |
| 3.2 湿实验结果 |
| 3.2.1 TUG1 在胃癌患者表达水平高,与淋巴结转移及Ki-67密切相关 |
| 3.2.2 TUG1 高表达患者生存分析 |
| 3.2.3 TUG1 高表达可能与耐药相关 |
| 3.2.4 TUG1 促进胃癌细胞的耐药 |
| 3.2.5 TUG1 促进胃癌细胞迁移和侵袭 |
| 4 讨论 |
| 5 研究结论 |
| 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的研究成果 |
| 综述 非编码RNA在骨肉瘤发病、诊断和预后中的作用 |
| 参考文献 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩略词表 |
| 引言 |
| 第一篇 文献综述 |
| 第一章 漏检蛋白质 |
| 1.1 人类蛋白质组计划 |
| 1.2 漏检蛋白质的研究进展 |
| 1.3 漏检蛋白质研究遇到的问题 |
| 1.4 漏检蛋白质研究的展望 |
| 第二章 染色体进化与基因进化 |
| 2.1 染色体进化 |
| 2.2 新基因的起源与倍增 |
| 2.3 进化与发育/分化调控的关系 |
| 2.4 进化与肿瘤发生调控的关系 |
| 第二篇 研究内容 |
| 第一章 漏检蛋白质及OTCSG |
| 1.1 材料 |
| 1.1.1 蛋白质存在证据 |
| 1.1.2 转录组数据 |
| 1.1.3 人类参考基因组及基因注释 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 漏检蛋白质的收集与分类 |
| 1.2.2 转录组数据的处理与分析 |
| 1.3 结果 |
| 1.3.1 漏检蛋白质的分类及统计结果 |
| 1.3.2 OTCSGs基因集 |
| 1.4 讨论 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 全基因组的进化特征分析 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 多物种的染色体及基因组数据 |
| 2.1.2 直系同源基因与旁系同源基因 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 染色体同源同线性分析 |
| 2.2.2 基因年龄分析 |
| 2.2.3 基因进化速率分析 |
| 2.2.4 基因的旁系同源家族及最近倍增时间分析 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 基因的染色体同源同线性定位 |
| 2.3.2 基因年龄特征 |
| 2.3.3 基因进化速率特征 |
| 2.3.4 旁系同源基因的倍增特征 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 漏检蛋白质的进化特征规律分析 |
| 3.1 材料 |
| 3.2 方法 |
| 3.2.1 基于超几何分布的富集缺失分析 |
| 3.2.2 重复KS-检验 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 漏检蛋白质编码基因的染色体分布规律 |
| 3.3.2 PE3/4 基因的进化特征 |
| 3.3.3 PE3/4 基因的倍增事件 |
| 3.3.4 PE3/4 基因进化的功能约束作用 |
| 3.3.5 PE2 蛋白质的极端物理化学性质及进化特征 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 导师简介 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 消化道肿瘤的分类 |
| 1.3 消化道肿瘤的诊断标志物 |
| 1.4 消化道肿瘤中特异的转录因子 |
| 1.5 消化道肿瘤的表观基因组特征 |
| 1.6 消化道肿瘤中的超级增强子和核心转录调控环 |
| 1.7 研究意义和基金来源 |
| 1.7.1 研究意义 |
| 1.7.2 基金来源 |
| 第二章 消化道肿瘤中特异转录因子的鉴定与比较研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究方案与技术路线 |
| 2.3 数据与方法 |
| 2.3.1 实验数据 |
| 2.3.2 ChIP-Seq测序技术 |
| 2.3.3 ChIP-Seq数据预处理 |
| 2.3.4 序列比对方法 |
| 2.3.5 标记重复序列 |
| 2.3.6 去除异常和非结构化序列 |
| 2.3.7 H3K27ac绑定位点识别 |
| 2.3.8 差异peaks和样本聚类分析 |
| 2.3.9 H3K27ac可视化峰值 |
| 2.3.10 转录因子motifs识别 |
| 2.3.11 peaks注释 |
| 2.3.12 通路富集分析 |
| 2.4 结果 |
| 2.4.1 消化道肿瘤存在异常H3K27ac信号 |
| 2.4.2 消化道肿瘤中转录因子motifs的鉴定 |
| 2.4.3 三种消化道肿瘤中异常转录因子的鉴定及其生物学通路 |
| 2.5 讨论 |
| 第三章 消化道肿瘤中核心转录调控环的识别与比较研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方案与技术路线 |
| 3.3 数据与方法 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 构建.gff文件 |
| 3.3.3 识别增强子和超级增强子 |
| 3.3.4 识别核心转录调控环 |
| 3.3.5 计算转录因子富集得分 |
| 3.4 结果 |
| 3.4.1 结直肠癌中的增强子和超级增强子 |
| 3.4.2 胃癌中的增强子和超级增强子 |
| 3.4.3 食管腺癌中的增强子和超级增强子 |
| 3.4.4 食管鳞癌中的增强子和超级增强子 |
| 3.4.5 结肠癌核心转录调控环中的转录因子及其表达特征 |
| 3.4.6 胃癌核心转录调控环中的转录因子及其表达特征 |
| 3.4.7 食管腺癌核心转录调控环中的转录因子及其表达特征 |
| 3.4.8 不同消化道肿瘤核心转录因子中共有或特异的转录因子 |
| 3.4.9 不同消化道肿瘤中异常的生物学过程 |
| 3.5 讨论 |
| 第四章 微卫星稳定型结直肠癌核心转录调控环与免疫逃逸关联性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方案 |
| 4.3 数据与方法 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 TCGA biolinksR包下载TCGA数据 |
| 4.3.3 筛选差异表达的超级增强子 |
| 4.3.4 GSEA通路富集分析 |
| 4.3.5 相关性分析 |
| 4.3.6 关键转录因子在TCGA多种癌症样本中的突变 |
| 4.3.7 消化道肿瘤中ASCL2的表观修饰 |
| 4.4 结果 |
| 4.4.1 微卫星稳定型结肠癌中异常的master TFs |
| 4.4.2 ASCL2和ETV4 抑制免疫相关生物学功能 |
| 4.4.3 ASCL2和ETV4 高表达抑制T细胞浸润特征基因表达 |
| 4.4.4 ASCL2和ETV4与T细胞浸润程度相关 |
| 4.4.5 ASCL2在微卫星稳定型结直肠癌细胞中特异性表达 |
| 4.4.6 ASCL2表达与干扰素应答信号负相关 |
| 4.4.7 ASCL2在微卫星稳定型结直肠癌中高表达引发的免疫逃逸机制 |
| 4.5 讨论 |
| 第五章 食管鳞癌中SREBF1核心转录调控环的识别及其功能鉴定 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方案 |
| 5.3 数据与方法 |
| 5.3.1 实验数据 |
| 5.3.2 TCGA biolinksR包下载TCGA数据 |
| 5.3.3 筛选差异表达基因 |
| 5.3.4 GSEA通路富集分析 |
| 5.3.5 高通量测序原始数据处理 |
| 5.3.6 4C与H3K27ac重叠区域的motifs分析 |
| 5.3.7 表观基因组基因共定位分析 |
| 5.3.8 其他生物信息学方法 |
| 5.3.9 功能实验方法 |
| 5.4 结果 |
| 5.4.1 SREBF1介导TP63调控脂肪酸代谢通路 |
| 5.4.2 SREBF1、TP63和KLF5构成核心转录调控环相互协同调控转录 |
| 5.4.3 SREBF1 促进脂肪酸、鞘磷脂和甘油磷脂的合成以及食管鳞癌细胞的生长和迁徙 |
| 5.4.4 SREBF1、TP63和KLF5协同调控的食管鳞癌转录组 |
| 5.4.5 SREBF1、TP63和KLF5在食管鳞癌细胞中协同激活ErbB/m TOR信号通路 |
| 5.5 讨论 |
| 研究结论与问题展望 |
| 研究结论 |
| 问题展望 |
| 参考文献 |
| 综述 核心转录调控环的研究进展 |
| 主要参考文献 |
| 附录1 样本结果信息 |
| 附录2 博士期间发表学术论文情况 |
| 附录3 本人简历 |
| 致谢 |
| 英汉缩略语名词对照 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一部分:Wiskott-Aldrich综合征死亡病例临床特征及危险因素分析 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 参考文献 |
| 第二部分:中国LIG4综合征热点位点的奠基者效应探索 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 参考文献 |
| 全文总结 |
| 文献综述 单体型分析在原发性免疫缺陷病中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
| 攻读学位期间参加的学术活动 |
| 中文摘要 |
| English Abstract |
| 符号说明 |
| 第一部分 中国汉族人群TNF和GRN基因多态性与强直性脊柱炎的关联性研究 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 ERAP1基因多态性与强直性脊柱炎易感性关系的Meta分析 |
| 前言 |
| 研究方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 外文论文Ⅰ (已发表) |
| 外文论文Ⅱ |
| 中英文缩略词对照表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一部分 新疆地区5019例变应性鼻炎患者吸入变应原谱分析 |
| 1 研究内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法(皮肤点刺试验) |
| 1.3 技术路线图 |
| 1.4 统计方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第二部分 基于低深度全基因组测序筛选致变应性鼻炎的拷贝数变异 |
| 1 研究内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 质量控制 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三部分 13个基因拷贝数变异与新疆地区汉族变应性鼻炎的相关性研究 |
| 1 研究内容与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 质量控制 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 统计方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 拷贝数变异的研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间获得的学术成果 |
| 个人简历 |
| 导师评阅表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 胃癌 |
| 1.1.1 胃癌流行病学与病理学 |
| 1.1.2 胃癌体细胞突变图谱研究进展 |
| 1.2 体细胞突变在癌症中的研究进展 |
| 1.2.1 体细胞突变的定义与突变类型 |
| 1.2.2 体细胞突变在癌症中的研究进展 |
| 1.2.3 TP53体细胞突变在癌症中的生物学意义 |
| 1.2.4 TP53体细胞突变在胃癌中的研究进展 |
| 1.2.5 TP53体细胞突变与耐药的研究进展 |
| 1.3 全外显子组生物信息学分析与数据库挖掘 |
| 1.3.1 全外显子的生物信息学分析 |
| 1.3.2 数据分析的语言及命令 |
| 1.3.3 ICGC数据库中胃癌全外显子测序数据集 |
| 1.3.4 TCGA、COSMIC和 c Bio Portal数据库网站 |
| 1.4 本论文研究的意义和内容 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 基于WES分析胃癌体细胞突变图谱与突变特征 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 实验材料及仪器 |
| 2.2.1 临床样本与资料信息 |
| 2.2.2 实验试剂 |
| 2.2.3 实验仪器 |
| 2.2.4 生物信息分析软件 |
| 2.2.5 基因组变异数据注释数据库 |
| 2.3 实验方法与生信分析 |
| 2.3.1 实验入组与样本收集 |
| 2.3.2 DNA文库构建与测序 |
| 2.3.3 测序数据质量控制的分析 |
| 2.3.4 GATK4 Mutect2体细胞突变(SNV/INDEL)生物信息学分析 |
| 2.3.5 体细胞突变(SNV/INDEL)的统计与数据可视化的展示 |
| 2.3.6 Sanger测序 |
| 2.4 结果 |
| 2.4.1 DNA抽提质检结果 |
| 2.4.2 测序原始数据的质量报告 |
| 2.4.3 Sanger测序结果 |
| 2.4.4 体细胞突变图谱的统计结果 |
| 2.4.5 体细胞突变特征图谱的展示 |
| 2.4.6 体细胞突变特征的概要分析 |
| 2.4.7 碱基突变类型的统计分析 |
| 2.4.8 突变负荷的队列分析 |
| 2.4.9 全基因组间突变关系的统计分析 |
| 2.4.10 基于位置聚类算法驱动基因的分析 |
| 2.4.11 药物-基因相互作用的富集分析 |
| 2.4.12 致癌信号通路的富集分析 |
| 2.4.13 基于Mut Sig CV法分析驱动基因 |
| 2.5 讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 ICGC库中胃癌体细胞突变数据分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验材料及软件 |
| 3.2.1 实验数据集 |
| 3.2.2 GenVisR包 |
| 3.2.3 karyoplote R包 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 瀑布图的代码绘制 |
| 3.3.2 热点突变染色体位置图的代码绘制 |
| 3.3.3 统计学方法 |
| 3.4 结果 |
| 3.4.1 体细胞突变特征图谱 |
| 10%)的比较分析'>3.4.2 胃癌体细胞高频突变基因(>10%)的比较分析 |
| 3.4.3 体细胞突变染色体位置分布的比较分析 |
| 3.4.4 体细胞突变负荷的比较分析 |
| 3.4.5 TP53突变与突变负荷的相关性分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 TP53突变位点的筛选 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 研究资料 |
| 4.2.1 TCGA数据资料的下载 |
| 4.2.2 TCGA数据的前处理 |
| 4.3 统计分析方法 |
| 4.3.1 Kaplan-Meier生存分析法 |
| 4.3.2 COX与 LASSO回归分析法 |
| 4.3.3 列线图的构建与内部验证 |
| 4.3.4 统计分析与软件 |
| 4.3.5 统计分析与绘图的代码 |
| 4.4 结果 |
| 4.4.1 患者基线资料 |
| 4.4.2 TCGA中 TP53 突变型组中筛选预后相关的突变位点 |
| 4.4.3 TCGA数据集中筛选预后相关的突变位点 |
| 4.4.4 TCGA数据集中TP53的10 个突变位点作为预后的临床应用 |
| 4.4.5 在江南大学附属医院数据集中筛选TP53预后相关的突变位点 |
| 4.4.6 江南大学附属医院数据集中TP53突变与临床信息特征的相关性分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 TP53 R337C突变介导胃癌细胞对5-FU的耐药 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验材料及仪器 |
| 5.2.1 实验材料 |
| 5.2.2 实验仪器 |
| 5.2.3 引物 |
| 5.3 实验方法 |
| 5.3.1 细胞培养 |
| 5.3.2 TP53野生型和突变型过表达细胞株的构建 |
| 5.3.3 q RT-PCR(逆转录-聚合酶链反应)实验 |
| 5.3.4 蛋白免疫印迹(Western Blot,WB)实验 |
| 5.3.5 siRNA基因干扰实验 |
| 5.3.6 CTB(Cell Viability Assay)细胞毒性实验 |
| 5.3.7 细胞荧光免疫法与激光共聚焦实验 |
| 5.3.8 体内裸鼠实验 |
| 5.3.9 统计方法 |
| 5.4 结果 |
| 5.4.1 TP53在胃癌细胞株中的表达分析 |
| 5.4.2 TP53野生型和R337C突变型转染株的构建与筛选 |
| 5.4.3 过表达TP53 R337C突变对胃癌细胞株5-FU耐药的影响 |
| 5.4.4 TP53干扰序列的筛选 |
| 5.4.5 沉默TP53 R337C的表达对胃癌细胞5-FU耐药的影响 |
| 5.4.6 体内实验中TP53 R337C突变对5-FU耐药的影响 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 主要结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 论文创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
| 英汉缩略词对照表 |
| 前言 |
| 第一部分 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 位点多态性在广西健康人群中的分布特点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 实验仪器及耗材 |
| 1.3 实验试剂 |
| 1.4 实验方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 广西人群miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 位点基因分型结果 |
| 2.2 rs2296616和rs7935908位点多态性的遗传平衡评估 |
| 2.3 rs2296616和rs7935908位点多态性在广西人群不同性别间的比较 |
| 2.4 广西人群rs2296616和rs7935908位点多态性与不同地区人群间的比较 |
| 3 讨论 |
| 第二部分 miR-107和miR-210 基因多态性及其表达水平与缺血性脑卒中的相关性研究 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 主要实验仪器及耗材 |
| 1.3 实验试剂 |
| 1.4 实验方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 研究对象的一般情况和临床生化指标的比较 |
| 2.2 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 位点在IS组的基因分型情况 |
| 2.3 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 多态性在IS组中的遗传平衡评估 |
| 2.4 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 多态性在IS组不同性别间的比较 |
| 2.5 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 多态性与IS的遗传易感性分析 |
| 2.6 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 多态性与IS关联的分层分析 |
| 2.7 IS组 miR-107 基因rs2296616和miR-210 基因rs7935908 多态性与血脂水平的相关性分析 |
| 2.8 miR-107和miR-210 基因在IS组和对照组中的表达情况 |
| 2.9 IS组中rs2296616和rs7935908 多态性与miR-107和miR-210 基因表达水平的相关性 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 miR-210在心脑血管疾病中的最新研究 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获得的科研成果 |
| 前言 |
| 英汉缩写对照表 |
| 第一部分 广西人群miR-130a,miR-150,miR-155基因遗传多态性的研究 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 试剂及器材 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.4 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 广西人群miR-130a、miR-150、miR-155 SNP位点基因分型及测序结果 |
| 2.2 广西人群miR-130a、miR-150、miR-155 SNP位点基因型及等位基因分布频率 |
| 2.3 miR-130a、miR-150、miR-155 SNP位点在各地区人群之间的分布频率比较 |
| 3 讨论 |
| 第二部分 miR-130a,miR-150,miR-155基因多态性及其表达水平与缺血性脑卒中的相关性研究 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 试剂及器材 |
| 1.3 实验方法 |
| 1.4 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 入选人群一般临床指标 |
| 2.2 缺血性脑卒中组miR-130a基因rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点、miR-155基因rs767649位点基因分型情况 |
| 2.3 miR-130a基因rs731384位点、miR-15基因rs73056059位点、miR-155基因rs767649位点多态性在缺血性脑卒中组不同性别间的比较 |
| 2.4 缺血性脑卒中组和对照组miR-130a基因 rs731384位点、miR-150基因rs73056059位点、miR-155基因rs767649位点多态性的比较 |
| 2.5 缺血性脑卒中组和对照组外周血单个核细胞miR-130a、miR-150和miR-155的表达情况以及rs731384位点、rs73056059位点、rs767649位点多态性与miR-130a、miR-150和miR-155表达水平的相关性 |
| 2.6 IS组rs767649位点基因型与血脂水平关联分析 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 miR-155与缺血性心脑血管疾病的发病关系的研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获得的科研成果 |
