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摘要:
目的:识别胶质瘤风险区域,并预测风险区域内与生存高度相关的基因.方法:从TCGA和GISTIC 2.0网站分别获取胶质瘤病人拷贝数变异数据和人类参考基因组数据.根据胶质瘤患者的基因拷贝数变异和mRNA表达谱,形成新的基因表达谱.将样本按是否发生拷贝数变异分为两组,将由t检验获得差异的基因注释到KEGG PATHWAY database的300个通路,运用Subpathway-GM方法,挖掘得到风险子通路.结合Kaplan-Meier方法和Log-rank检验,预测与胶质瘤生存高度相关的基因.结果:由t检验获得2 219个差异基因,通过Subpathway-GM方法挖掘出48个风险子通路.我们研究预测得到的14个胶质瘤生存相关的基因与排名前10的风险子通路的关系,发现MDH2、YWHAE、SHB2B、CACNG4和CACNA1G可作为胶质瘤的生存标志物.结论:整合胶质瘤患者的拷贝数变异信息和表达信息,有效利用通路的拓扑结构,对识别可能用于胶质瘤的诊断和治疗的生存标志物具有重要意义.
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文献信息
篇名 整合基因的拷贝数与表达信息识别胶质瘤风险通路区域内的生存标志物
来源期刊 癌变·畸变·突变 学科 医学
关键词 胶质瘤 拷贝数变异 Subpathway-GM方法 信号通路 标志物
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 23-30,36
页数 9页 分类号 R318.04
字数 5705字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-616x.2017.01.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李萌 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 55 254 8.0 13.0
2 李春权 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 8 8 1.0 2.0
3 王秋毓 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 6 80 2.0 6.0
4 赵越 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 16 77 4.0 8.0
5 钱凤翠 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 2 1 1.0 1.0
6 潘奇 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 1 1 1.0 1.0
7 汤治东 哈尔滨医科大学大庆校区医学信息学系 1 1 1.0 1.0
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2017(1)
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研究主题发展历程
节点文献
胶质瘤
拷贝数变异
Subpathway-GM方法
信号通路
标志物
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
癌变·畸变·突变
双月刊
1004-616X
44-1063/R
大16开
广东省汕头市新陵路22号汕头大学医学院内
80-285
1989
chi
出版文献量(篇)
2510
总下载数(次)
3
总被引数(次)
11449
论文1v1指导