基于GEO数据库分析急性心肌梗死的诊断标志物

摘要

急性心肌梗死(Acute myocardial infarction, AMI)是心血管疾病中最严重的疾病之一，具有发病时间短、病程进展快和死亡率高的特点。其是由于冠状动脉形成的粥样硬化斑块，因某些诱因致使其破损或者侵袭后，血流突然减少或者中断，导致心肌发生严重持久的急性缺血性损伤和坏死。寻找高度敏感和特异的生物标志物有助于降低AMI的高发病率和高致死率。但是，目前AMI的及时诊断生物标志物非常有限，不能很好的满足AMI的早期准确诊断。因此，寻找新的AMI的生物诊断标志物，对AMI的准确诊断显得十分重要。　　本文使用加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA)方法对AMI的基因与miRNA的表达谱芯片进行分析，旨在筛选与AMI诊断密切相关的基因和miRNA，为AMI提供新的基因诊断标志物和miRNA诊断标志物。本文的主要研究内容如下：　　(1)AMI的基因诊断标志物的筛选。首先从GEO数据库下载AMI基因芯片表达谱数据集GSE66360，通过R语言的limma包筛选出641个差异基因(Differentially expressed genes, DEGs)。对641个DEGs构建加权基因共表达网络进行分析，从而筛选出与AMI显著相关的蓝色模块为枢纽模块。之后对枢纽模块的基因进行GO分析发现，其主要富集于炎症反应、免疫反应、对脂多糖的反应和白细胞的迁移等生物学过程。KEGG信号通路分析的结果表明，其主要富集于TNF信号通路、NF-κB信号通路和造血细胞谱系等信号通路。然后从枢纽模块中筛选出29个枢纽基因，构建枢纽基因的蛋白质相互作用网络，以degree>10为标准，筛选出3个关键基因，分别为TLR2、IL-1β和TREM-1。最后使用数据集GSE60993进行验证，发现与正常样本相比，3个关键基因在AMI患者中表达水平均明显升高，并且AUC值均大于0.07。以上结果表明3个关键基因对于AMI的诊断具有良好的预测能力，可以作为AMI的潜在基因诊断标志物。　　(2)AMI的miRNA诊断标志物的筛选。首先从GEO数据库下载AMI的miRNA芯片表达谱数据集GSE61741,通过R语言的limma包筛选出78个差异表达miRNA(Differentially expressed miRNAs, DEMs)。对数据集GSE61741中的miRNA数据构建加权基因共表达网络进行分析，从而筛选出与AMI显著相关的天蓝色模块为枢纽模块。之后从枢纽模块中筛选出17个枢纽miRNA，与DEMs取交集，同时经过ROC曲线验证后最终得到4个关键miRNA，分别为miR-31*、miR-515-5p、miR-489和miR-646。然后使用数据集GSE31568进行验证，发现与正常样本相比，4个关键miRNA在AMI患者中表达水平均明显降低，且AUC值均大于0.07。以上结果表明4个关键miRNA对于AMI的诊断具有良好的预测能力，可以作为AMI的潜在miRNA诊断标志物。最后构建关键miRNA与差异靶基因调控网络，从而筛选出4个比较重要的靶基因，分别是NR4A3、IRS2、CREB5和KCNJ2，对这4个与miRNA密切相关的重要基因的检测分析，将进一步提升AMI的精准诊断。　　本文不仅利用WGCNA技术分析AMI的基因表达谱芯片从而筛选出3个潜在的基因诊断标志物，还首次将WGCNA技术应用于AMI的miRNA表达谱芯片进行分析，从而筛选出4个潜在的miRNA诊断标志物和4个比较重要的靶基因，为AMI的精确诊断提供了新的生物信息学依据。

目录

声明

英文缩略语表

第 1 章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究现状

1.3 研究内容

1.4 论文组织结构

第 2 章 相关理论基础

2.1 GEO 数据库

2.2 加权基因共表达网络分析

2.2.1 加权基因共表达网络分析的理论基础

2.2.2 加权基因共表达网络分析的计算方法

2.3 GO 分析和 KEGG 通路分析

2.3.1 GO 分析

2.3.2 KEGG 通路分析

2.4 ROC 曲线分析

2.4.1 诊断测试的相关概念

2.4.2 ROC 曲线分析方法

2.5 本章小结

第 3 章 急性心肌梗死基因诊断标志物的分析

3.1 材料和方法

3.1.1 数据来源

3.1.2 差异表达基因筛选

3.1.3 加权基因共表达网络分析

3.1.4 构建蛋白质相互作用网络并筛选关键基因

3.1.5 关键基因的外部数据集验证

3.2 结果

3.2.1 差异表达基因筛选结果

3.2.2 加权基因共表达网络分析结果

3.2.3 蛋白质相互作网络的构建和关键基因的选择

3.2.4 关键基因的外部数据集验证结果

3.3 讨论

第 4 章 急性心肌梗死 miRNA 诊断标志物的分析

4.1 材料和方法

4.1.1 数据来源

4.1.2 差异表达 miRNA 筛选

4.1.3 加权基因共表达网络分析

4.1.4 筛选关键 miRNA

4.1.5 关键 miRNA 的外部数据集验证

4.1.6 构建关键 miRNA 与差异靶基因调控网络

4.2 结果

4.2.1 差异表达 miRNA 筛选结果

4.2.2 加权基因共表达网络分析结果

4.2.3 关键 miRNA 的选择

4.2.4 关键 miRNA 的外部数据集验证结果

4.2.5 关键 miRNA 与差异靶基因调控网络分析

4.3 讨论

总 结

参考文献

附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录

致谢