基于功能基因组数据整合方法研究前列腺癌风险基因

• 作者: 孙红梅 徐良德 田进伟 马晔
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 生物学
• 关键词: 全基因组关联分析 SNP 基因表达 前列腺癌
• 年，卷（期）: 2012,（31）
• 所属期刊栏目: 生物信息学
• 页码范围: 6155-6158
• 分类号: Q786
• 语种: 中文

摘要

目的:利用生物信息学方法,将高通量基因表达数据与单核酸多肽(SNP)基因型数据进行整合分析,研究并注释前列腺癌风险基因.方法:本文基于EST、SAGE、基因芯片三类功能基因组数据整合的方法研究前列腺癌风险基因.首先,通过三类数据寻找前列腺癌中异常表达和差异表达基因.利用全基因组关联分析得到前列腺癌相关基因的SNPs.定位所得到的前例腺癌差异表达基因与SNPs到染色体,获取与SNPs在同一区段的差异表达基因,并通过各种数据库注释所得基因.结果:通过数据整合分析,最终得到前列腺癌风险基因84个,其中20多个基因已被证实与前列腺癌极其相关.结论:整合前列腺癌高通量表达数据与SNP基因型数据,能够快速有效的获得前列腺癌显著相关基因.此方法可以推广于其它癌症的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐良德	哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院	12	43	3.0	6.0
2	孙红梅	哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院	7	19	1.0	4.0
3	田进伟	哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院	11	17	3.0	4.0
4	马晔	哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院	3	1	1.0	1.0