导读:本文包含了共表达论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:肿瘤,基因,程序性,腺癌,网络,生物学,糖苷酶。
共表达论文文献综述
刘燕玲,吴美玲,胡莹,王旭景,陈卓[1]（2019）在《基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)探讨龙葵抗肺腺癌功能基因模块及生物标记识别研究》一文中研究指出目的采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)法探讨龙葵抗肺腺癌的潜在生物靶标。方法基于中药系统药理学技术平台(TCMSP)及文献检索,以口服利用度(OB)、类药性(DL)构建龙葵活性成分数据库,采用DRAR-CPI服务器反向模拟分子-靶蛋白对接龙葵预测成分可能的作用靶标,并结合WGCNA挖掘在美国国立生物技术信息中心(NCBI)的GEO数据库中的GSE10072数据集得到共表达基因模块,并与龙葵预测靶标匹配映射,得到龙葵潜在抗肺腺癌靶点。将预测靶标与抗肺腺癌基因分别利用生物学信息注释数据库(Metascape)进行GO生物学过程富集分析和KEGG通路富集分析,并用STRING数据库结合Cytoscape软件可视化龙葵潜在抗肺腺癌靶点蛋白相互作用网络并进行网络拓扑学分析,同时构建龙葵活性成分-抗癌靶点-通路网络,探讨龙葵抗癌作用的机制。并通过UALCAN及KaplanMeierplotter数据库分析关键基因在肺腺癌组织中转录水平的变化,通过KM plotter分析关键基因与肺腺癌患者预后的关系。结果共收集龙葵活性成分9个,包括皮树脂醇、谷甾醇、薯蓣皂苷元、辣茄碱、槲皮素、α-茄碱、澳洲茄碱、澳洲茄边碱、澳洲茄胺,预测成分作用靶标271个,筛选龙葵潜在抗癌靶点41个,其潜在调控通路包括癌症通路、PI3K-Akt信号通路、化学物致癌作用、癌症的中心碳代谢等通路。由蛋白互作网络分析可得关键基因为EGFR、CASP8、HPGDS、FYN,且证实高表达的EGFR和CASP8、低表达的HPGDS及FYN与肺腺癌患者不良预后紧密相关。结论龙葵抗肺腺癌具有多成分、多靶点、多途径作用的特点,为其抗癌物质基础及作用机制的阐明提供了科学依据。(本文来源于《中草药》期刊2019年24期）
王耀群,陈博,黄甫春,周卫国,张丰[2]（2019）在《加权基因共表达网络分析技术在人类肿瘤研究中的应用》一文中研究指出加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)技术是一种在高通量基因表达数据中,利用系统生物学思想,寻找基因表达相关性,并构建基因模块,进而发现具有生物学意义模块的高通量数据挖掘算法。近年来,随着人类对疾病的认识深入到基因水平,WGCNA越来越多的应用于各种疾病,尤其在肿瘤相关基因的高通量数据的挖掘之中。并且,随着技术的不断完善,该技术在疾病的发病机制、发展过程和治疗方案等的探索中,由单一的共表达网络分析逐渐发展成为与多种技术诸如基于连锁不平衡的全基因组关联分析、支持向量机联合应用以及创新性应用WGCNA进行高通量数据挖掘。作为基于基因层次的高通量研究方法,WGCNA正发挥着重要作用。(本文来源于《肿瘤》期刊2019年11期）
陈超,童国俊,张建斌,沈亮,何焕钟[3]（2019）在《利用加权基因共表达网络分析构建食管腺癌预后枢纽基因网络》一文中研究指出目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)构建食管腺癌预后枢纽基因网络,筛选与食管腺癌预后相关的枢纽基因。方法提取癌症和肿瘤基因图谱计划(TCGA)数据库中食管腺癌的标本数据,利用WGCNA匹配基因表达数据与临床预后数据,构建食管腺癌的基因共表达网络模块,并筛选出与预后最相关的模块和枢纽基因,再根据共表达权重系数大小在Cytoscape软件中进行可视化。结果共获得9例正常食管组织和78例食管腺癌的标本,其中男67例,女11例;年龄28.0～86.6[68.4(58.0,77.1)]岁;TNM分期:Ⅰ期10例,ⅡA期9例,ⅡB期16例,Ⅲ期33例,Ⅳ期10例。共筛选得到的多个模块中深蓝色模块与预后最相关,在深蓝色模块中识别出19个枢纽基因(PAQR8、MAMDC4、CEP44、SCRG1、UGT2B15、NUDT9、FOLH1、SFTPB、FBXO8、TENM1、CASR、NEB、SMIM19、SLC20A2、RNF170、SCN2A、GOLIM4、ICK、DNAH2),并构建了枢纽基因的共表达网络。其中基因间共表达权重系数最大的3对基因分别是FOLH1和SCRG1、FOLH1和UGT2B15、FOLH1和SFTB。结论利用WGCNA可识别与食管腺癌预后相关的枢纽基因,为食管腺癌的治疗提供新靶点。(本文来源于《浙江医学》期刊2019年20期）
焦二莉,陈博[4]（2019）在《基于组学数据表达谱的下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络分析》一文中研究指出目的以铜绿假单胞菌的基因芯片为研究样本,并对其进行组学数据层面的挖掘,旨在从分子生物学的层面阐明下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络特征,并发现其关键的调控基因。方法于2016年3月至2018年5月采用定群抽样的方法选取内蒙古包钢医院呼吸内科接诊并在该院接受后续治疗的312例下呼吸道铜绿假单胞菌感染者为受试对象,生物标本为患者的肺泡灌洗液及痰液。使用寡聚核苷酸探针对铜绿假单胞菌的基因进行检测,对芯片数据进行预处理。选择头孢他啶、庆大霉素、哌拉西林、阿米卡星、环丙沙星、左旋氧氟沙星、多尼培南、替卡西林共8种呼吸内科针对革兰阴性菌常用的抗菌药物对生物标本进行耐药性测定,利用MCODE算法构建以exoS/exoU为核心的耐药基因共表达网络模型。结果耐药组exoS/exoU表达量均显着高于非耐药组,差异有统计学意义(P<0.05);耐药组肺泡灌洗液标本前5位差异表达基因差异表达量从高到低排序依次为RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK及IGF1R。痰标本顺序为RAC1、CRK、IGF1R、ITGB1及ITGB5。肺泡灌洗液标本中仅RAC1与exoS、exoU表达呈正相关性(P<0.05);痰标本中RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK及IGF1R与exoS、exoU表达呈正相关性(P<0.05)。共表达网络中纳入的基因包括exoS、exoU、RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK、CAMK2D、RHOA、FLNA、IGF1R、TGFBR2、FOS。其中RAC1基因调控能力评分最高(72.00),调控基因数最多(6个);其后依次为ITGB1、ITGB5及CRK基因。结论痰标本出现exoS和exoU高表达提示铜绿假单胞菌有更高概率产生耐药性;RAC1、ITGB1、ITGB5及CRK基因可能是调控exoS和exoU表达的关键基因。(本文来源于《国际检验医学杂志》期刊2019年20期）
任莉琼,吴敬,陈晟[5]（2019）在《共表达N-乙酰转移酶提高Aspergillus nidulans α-葡糖苷酶在毕氏酵母中的表达研究》一文中研究指出葡糖苷酶以低聚寡糖为底物,通过切割非还原末端α-1,4糖苷键以获得葡萄糖基,同时转苷生成α-1,6糖苷键,广泛应用于低聚异麦芽糖生产、代谢生理研究、疾病预防治疗等各个领域。Aspergillus nidulans来源的α-葡糖苷酶在毕氏酵母中外源表达时存在酶活较低、蛋白质降解等问题,为进一步提高α-葡糖苷酶表达量,共表达N-乙酰转移酶(Mpr1)以降低发酵过程细胞受到的氧化胁迫,提高酶活。以实验室保藏的P. pastoris KM71/pPIC9K-AgbB为出发菌株,构建共表达菌株Pichia pastoris KM71/pPIC9K-AgbB/pPICZA-Mpr1,经过摇瓶发酵120h,α-葡糖苷酶转苷酶酶活和蛋白质含量可达22. 56U/ml和0. 52mg/ml,分别是出发菌株摇瓶产酶的1. 92倍和1. 27倍。在此基础上进行3. 6L罐发酵温度和甲醇诱导浓度优化,在25℃,以1%的甲醇浓度诱导发酵最高酶活和蛋白质含量可达128. 12U/ml和1. 81mg/ml,分别是起始菌株上罐产酶的1. 96倍和1. 50倍。(本文来源于《中国生物工程杂志》期刊2019年10期）
李轲,李站胜,韩双艳[6]（2019）在《分子伴侣共表达对核糖核酸酶R可溶性表达的影响》一文中研究指出核糖核酸外切酶R(RNase R)可降解几乎所有的线性RNA分子和Y结构RNA,但不易降解环形RNA(circ RNA)、套索结构(lariatRNA)和3’突出末端少于7个核苷酸的双链RNA分子,因此可以构建内含子c DNA文库用于可变剪切研究。本研究构建了含rnr基因的重组表达质粒pET-22b(+)-rnr,并将其表达产物纯化后通过SDS-PAGE分析和酶活性评价,确认rnr基因在大肠杆菌中已实现表达。之后构建4种分子伴侣共表达系统(pGro7、pKJE7、pTf16和pG-Tf2)。4种分子伴侣质粒分别与重组表达质粒pET-22b(+)-rnr共表达,筛选最适分子伴侣质粒,并优化共表达条件,提高目的蛋白可溶性表达。实验表明,分子伴侣质粒pGro7使蛋白表达量提高了43.80%,效果最为显着;20℃诱导时目的蛋白的可溶性表达最高;当L-阿拉伯糖浓度为0.50 mg/mL时,分子伴侣质粒pGro7使蛋白表达量提高了54.50%。通过使用分子伴侣共表达系统及优化表达条件提高了RNase R的可溶性表达,为该酶进一步研究奠定了基础。(本文来源于《现代食品科技》期刊2019年11期）
陈华峰,田可川,黄锡霞,阿布来提·苏来曼,何军敏[7]（2019）在《苏博美利奴羊毛囊发育相关lncRNA与mRNA共表达网络的构建》一文中研究指出【目的】随着高通量测序技术的发展和完善,海量的转录组测序数据随之涌现,基因网络的方法也越来越多被用于研究中;细毛羊毛囊发育受多个基因及lncRNA共同调控,单独研究某一分子并不足以发现其调控机制,本研究旨在构建毛囊发育相关lncRNA和mRNA的共表达网络,挖掘细毛羊毛囊发育的潜在候选基因。【方法】以苏博美利奴羊胎龄65 d(D65)、85 d(D85)、105 d(D105)、135 d(D135)的胎儿以及出生后7 d(A7)、30 d(A30)的羔羊肩胛部皮肤组织,每个时期有3个生物学重复,共18个样本,进行转录组测序以获得6个不同发育时期的lncRNA与mRNA表达谱数据,筛选出相邻时期的差异表达lncRNA与mRNA,运用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)方法构建共表达模块,使用DAVID在线工具进行GO(gene ontology)和KEGG pathway富集分析以找到与毛囊发育相关的模块,最后从目标模块筛选高连通度的lncRNA与mRNA使用Cytoscape软件进行网络可视化。【结果】从表达谱数据中筛选得到9 070个差异表达的lncRNA与mRNA,运用WGCNA方法得到11个模块,使用DAVID富集分析发现honeydew1、paleturquoise、skyblue2模块中的基因富集在皮肤发育、毛囊发育、毛囊形态发生、Wnt信号通路负调控、细胞粘附等生物过程,以及Wnt信号通路、TGF-β信号通路、Hedgehog信号通路、紧密连接、MAPK信号通路、ECM-受体相互作用等毛囊发育相关的信号通路,并筛选这3个模块中连通度高的lncRNA和mRNA构建了子网络,得到包括TGFB2、CTSB、SFN、SPINT1、FAM83G、GSDMA、MPZL3、VIM、CRABP1在内的毛囊发育相关基因,预测出ENSOART00000029117、TCONS_00489976、TCONS_00376759等24个lncRNA的可能靶基因。【结论】首次运用WGCNA方法构建了苏博美利奴羊毛囊发育相关lncRNA与mRNA的共表达网络,鉴别出3个毛囊发育相关的共表达模块,发现多个与毛囊发育相关的潜在候选基因,并预测出24个lncRNA可能的靶基因。(本文来源于《中国农业科学》期刊2019年19期）
杨利洒,石从郁,梁宇豪,刘曈,侯笑茹[8]（2019）在《头颈部鳞癌程序性死亡配体-1的共表达基因及调控网络的生物信息学分析》一文中研究指出目的运用生物信息学的方法绘制头颈部鳞癌(HNSCC)中程序性死亡配体-1(PD-L1)共表达基因关系网络,筛选潜在的PD-L1的协同标志物,寻找可能的PD-L1基因调控肿瘤免疫状态的基因和通路。方法利用癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)中的大样本HNSCC的转录组学数据,在cBioPortal数据平台进行基因集的检索,筛选PD-L1共表达基因,在R语言的clusterProfiler中进行GO-BP和KEGG富集分析,再进行分子关系网络分析,提取重要节点基因(hub基因),再进行生存分析。结果筛选出共表达基因117个,共表达基因主要富集在免疫调节和病毒反应过程。网络节度分析得到了10个hub基因,依次为STAT1、IFNG、CXCL10、CCR5、FCGR3A、CXCL9、GBP5、CD86、GZMB、IRF1。生存分析显示:CCR5、CXCL9、GZMB是HNSCC预后相关的重要基因。这些基因均参与了免疫过程,其表达与PD-L1相关(Pearson相关系数为0.30、0.35、0.39,P值均小于0.01)。这些基因高表达在HNSCC中均为保护因素。结论 HNSCC中的PD-L1共表达的主要基因均为免疫相关基因,其中CCR5、CXCL9、GZMB与PD-L1存在共表达关系,与预后相关,其可能与程序性死亡受体-1(PD-1)/PD-L1介导的肿瘤免疫逃避相关,为进一步研究PD-1/PD-L1的作用机制和精准靶向治疗提供了新的参考。(本文来源于《华西口腔医学杂志》期刊2019年05期）
胡阿锦,张畅,龚苗子,王云帆,王跃[9]（2019）在《结直肠CAR-T细胞治疗相关肿瘤靶点的筛选：CEA、EGFR、HER2、Mesothelin、MUC1和EpCAM的表达及共表达状况》一文中研究指出目的分析CEA、EGFR等肿瘤相关抗原作为CAR-T治疗靶点在结直肠癌中的分布。方法回顾并选取2014年-2017年的122例结直肠癌病例,应用免疫组织化学法检测肿瘤相关抗原CEA、EGFR、HER2、Mesothelin、MUC1和EpCAM在结直肠癌组织中蛋白表达范围和强度。结果除HER2 (37.5%)外,其它肿瘤相关抗原在结直肠癌中表达阳性率均在50%以上,EpCAM (100%)、CEA(99.1%)、EGFR(96%)、Mesothelin(67.9%)、MUC1(67%)。CEA(94.6%)和EpCAM(100%)强表达的比例较高,EGFR和Mesothelin分别在10.7%和31.2%的病例中强表达,HER2和MUC1均未见强表达病例。EpCAM(99.1%)、CEA(98.2%)、EGFR(56.2%)在结直肠癌中的表达范围较广(大于50%的肿瘤细胞表达),Mesothelin和MUC1均灶状表达。除EpCAM外,其它肿瘤相关抗原特异性均较好。仅28.6%的病例共表达CEA/EGFR/HER2/Mesothelin。64.3%的病例共表达CEA/EGFR/Mesothelin。其余叁抗原共表达的病例均少于50%。高达95.5%的结直肠癌病例共表达CEA/EGFR。除CEA/Mesothelin(67%)及Mesothelin/HER2 (65.2%)外,其余两抗原共表达的病例均少于50%。结论肿瘤相关抗原CEA和EGFR可作为结直肠癌CAR-T治疗多靶点组合方案的选择。(本文来源于《消化肿瘤杂志(电子版)》期刊2019年03期）
李一,熊萱,张远[10]（2019）在《利用加权基因共表达网络挖掘乳腺癌相关疾病靶标》一文中研究指出目的利用公共数据库癌症基因组图谱(TCGA),通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)挖掘乳腺癌诊断年龄和肿瘤分期相关疾病靶标。方法利用TCGA得到53例亚洲人种和126例非洲人种乳腺癌基因芯片表达数据及相应的临床指标,然后用R软件的WGCNA包分别构建这2个人群的共表达网络,得到与诊断年龄和肿瘤分期的相关显着性模块,并用在线网站DAVID进行功能富集,用在线网站UALCAN进行生存分析。结果 WGCNA分析得到11个与肿瘤分期和诊断年龄显着相关的模块。将11个模块取交集后得到42个候选基因,利用在线网站DAVID进行基因本体(GO)富集分析,发现这些候选基因主要富集在蛋白质结合功能方面。取42个候选基因中9个由WGCNA识别出的核心基因,输入在线网站UALCAN上行差异分析和生存分析,最终筛选出2个(ERLIN2和ASH2L)候选生物标志物,这2个基因在正常组织和癌组织中的表达差异有统计学意义(P<0.01),且表达水平影响乳腺癌患者的生存期(P<0.05)。结论利用数据挖掘寻找生物标志物或疾病靶标是一种高效、经济的研究方式。本研究通过数据挖掘发现ERLIN2和ASH2L为乳腺癌的候选生物标志物,可用于大样本临床验证及机制探讨。(本文来源于《第二军医大学学报》期刊2019年09期）
共表达论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)技术是一种在高通量基因表达数据中,利用系统生物学思想,寻找基因表达相关性,并构建基因模块,进而发现具有生物学意义模块的高通量数据挖掘算法。近年来,随着人类对疾病的认识深入到基因水平,WGCNA越来越多的应用于各种疾病,尤其在肿瘤相关基因的高通量数据的挖掘之中。并且,随着技术的不断完善,该技术在疾病的发病机制、发展过程和治疗方案等的探索中,由单一的共表达网络分析逐渐发展成为与多种技术诸如基于连锁不平衡的全基因组关联分析、支持向量机联合应用以及创新性应用WGCNA进行高通量数据挖掘。作为基于基因层次的高通量研究方法,WGCNA正发挥着重要作用。
（2）本文研究方法
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。
共表达论文参考文献
[1].刘燕玲,吴美玲,胡莹,王旭景,陈卓.基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)探讨龙葵抗肺腺癌功能基因模块及生物标记识别研究[J].中草药.2019
[2].王耀群,陈博,黄甫春,周卫国,张丰.加权基因共表达网络分析技术在人类肿瘤研究中的应用[J].肿瘤.2019
[3].陈超,童国俊,张建斌,沈亮,何焕钟.利用加权基因共表达网络分析构建食管腺癌预后枢纽基因网络[J].浙江医学.2019
[4].焦二莉,陈博.基于组学数据表达谱的下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络分析[J].国际检验医学杂志.2019
[5].任莉琼,吴敬,陈晟.共表达N-乙酰转移酶提高Aspergillusnidulansα-葡糖苷酶在毕氏酵母中的表达研究[J].中国生物工程杂志.2019
[6].李轲,李站胜,韩双艳.分子伴侣共表达对核糖核酸酶R可溶性表达的影响[J].现代食品科技.2019
[7].陈华峰,田可川,黄锡霞,阿布来提·苏来曼,何军敏.苏博美利奴羊毛囊发育相关lncRNA与mRNA共表达网络的构建[J].中国农业科学.2019
[8].杨利洒,石从郁,梁宇豪,刘曈,侯笑茹.头颈部鳞癌程序性死亡配体-1的共表达基因及调控网络的生物信息学分析[J].华西口腔医学杂志.2019
[9].胡阿锦,张畅,龚苗子,王云帆,王跃.结直肠CAR-T细胞治疗相关肿瘤靶点的筛选：CEA、EGFR、HER2、Mesothelin、MUC1和EpCAM的表达及共表达状况[J].消化肿瘤杂志(电子版).2019
[10].李一,熊萱,张远.利用加权基因共表达网络挖掘乳腺癌相关疾病靶标[J].第二军医大学学报.2019
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