加權基因共表達網絡分析(WGCNA)探索肺腺癌中的功能基因模塊.pdf

1、目的：肺腺癌(Lung adenocarcinoma，LUAD)是最為多發(fā)的腫瘤之一，其發(fā)病率及死亡率在中國及全世界均居前列。研究肺腺癌的分子機制對于早期診治及預后改善具有重要意義。本研究意在使用網絡分析的方法分析肺腺癌基因表達譜，以期獲得與臨床特性及生存時長有顯著關系的基因模塊，并對模塊基因進行進一步挖掘。
　　方法：本研究使用加權基因共表達網絡分析(Weighted gene co-expression network ana

2、lysis，WGCNA)的方法，對56例LUAD腫瘤樣本的3513個基因的表達譜構建網絡（網絡A）進行分析，構建基因模塊并驗證其與腫瘤TNM分期，病理分級以及生存數據的相關性;對56例LUAD腫瘤樣本及相應的正常組織樣本，構建聯(lián)合加權基因共表達網絡（網絡B）并分析其3513個基因的表達譜，構建基因模塊并驗證其與樣本種類的相關性;將網絡A及網絡B聯(lián)合，分析其基因模塊重合度，并對重合度高的兩對基因模塊內的基因進行GeneOntology及K

3、EGG通路分析。
　　結果：WGCNA算法在網絡A中劃分出12個基因模塊，其中1個與患者腫瘤M分期呈中等強度顯著相關（R2＞0.4，p＜0.001）;經Cox回歸生存分析發(fā)現(xiàn)，其中4個與患者發(fā)生死亡事件的風險顯著相關(p＜0.05)。在網絡B中劃分出13個基因模塊，其中9個均與樣本種類呈強相關（R2＞0.8，p＜0.001）。對高重合度的兩對基因模塊，其Gene Ontology及KEGG通路分析均顯示有若干生物過程、分子功能及細