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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

1 篇 学位论文

馆藏范围

1 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 医学
- 1 篇 临床医学

主题

1 篇 孟德尔随机化
1 篇 代谢重编程
1 篇 全蛋白组关联研究
1 篇 线粒体
1 篇 乳腺癌
1 篇 预后
1 篇 血浆蛋白
1 篇 风险标志物
1 篇 全转录组关联研究

机构

1 篇 北京协和医学院

作者

1 篇 王杨

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=全蛋白组关联研究"

共 1 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

第一部分：基于线粒体相关基因特征的乳腺癌患者预后预测与风险分...

引用

作者：王杨北京协和医学院

学位级别：博士

背景:在全球范围内,乳腺癌是威胁女性健康的最主要恶性肿瘤,其高发病率对公共健康构成了严峻挑战。目前研究者们逐步揭露了线粒体在细胞代谢、能量转换及调控细胞命运中的核心作用。尤其在肿瘤学领域,线粒体功能的紊乱与癌症细胞的代谢... 详细信息

背景:在全球范围内,乳腺癌是威胁女性健康的最主要恶性肿瘤,其高发病率对公共健康构成了严峻挑战。目前研究者们逐步揭露了线粒体在细胞代谢、能量转换及调控细胞命运中的核心作用。尤其在肿瘤学领域,线粒体功能的紊乱与癌症细胞的代谢重编程之间的密切联系逐渐成为研究焦点。线粒体不仅是细胞能量的主要来源,其在调控细胞存活、促进或抑制肿瘤进展中也扮演着关键角色。因此,针对线粒体功能相关基因在乳腺癌中的作用进行深入研究,不仅能够为理解乳腺癌的发病机制提供新的视角,同时也为预后评估和风险分层提供新的策略。基于此,本研究旨在通过构建一个基于线粒体相关基因的风险预测模型,探索其在改善乳腺癌患者预后预测及风险分层中的应用潜力,以期为乳腺癌的治疗和管理提供更为精确的分子标靶。方法:本研究利用了两个权威数据库中的乳腺癌样本数据:癌症基因组图谱计划(TCGA)和国际乳腺癌分子分类联盟(METABRIC),分别充当训练集与验证集。通过深度分析这些样本的转录组数据,筛选出8个与乳腺癌预后紧密相关的线粒体功能相关基因,进而应用Lasso-Cox回归分析方法构建出一个新颖的风险评分模型。该模型的预后预测效能通过受试者操作特征(ROC)曲线进行了验证。为了增强预后预测的准确性,我们将风险评分模型与患者的临床特征结合,进一步开发了一个列线图(Nomogram)模型,并通过决策曲线分析和临床校准曲线验证了其预测准确性。随后我们进行功能富集和免疫浸润分析,深入探讨了不同风险组之间存在预后差异的可能原因,同时包括突变状态和药物敏感性的比较。最后我们补充了分子生物学实验,分析特定基因在乳腺癌细胞系中的作用。结果:我们成功构建了一个包括ACSL1、ALDH2、MTHFD2、MRPL13、TP53AIP1、SLC1A1、ME3和BCL2A1这8个线粒体相关基因的风险评分模型。分析结果显示,该模型能够作为乳腺癌患者生存预后的独立风险预测因子(风险比HR=3.028,95%置信区间2.038-4.499,P<0.001)。通过进一步的分组分析,我们发现低风险组患者相比于高风险组,不仅展现了更优的生存预后,而且在免疫浸润水平、突变景观以及对抗肿瘤药物的敏感性等方面均表现出较为积极的趋势。而且高低风险组在肿瘤微环境和治疗反应性等方面也存在显著差异,为乳腺癌患者的个体化治疗提供了重要依据。最后我们通过分子生物学实验对模型中的部分基因进行了进一步验证,增加了基础实验水平的验证。结论:综上所述,本研究开发的基于线粒体相关基因的风险模型不仅在乳腺癌患者的生存预后评估中展现出良好的应用潜力,而且对于患者的风险分层及后续治疗策略的制定具有一定的指导意义,同时也为未来乳腺癌的研究和治疗提供了新的线索。背景:乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一,其复杂的发病机制至今不完全明了,限制了治疗策略的发展。随着生物信息学技术的进步,全蛋白质组和全转录组关联研究(PWAS/TWAS)为探索乳腺癌的分子机制和发现新的生物标志物提供了可能。结合孟德尔随机化方法,本研究旨在从血浆蛋白的角度,深入分析其与乳腺癌之间的相关性及因果关系,为乳腺癌的预防、诊断和治疗提供新的视角和靶点。本研究旨在通过结合孟德尔随机化的蛋白质组和转录组关联研究,识别与乳腺癌相关且具有因果性的血浆蛋白。方法:我们采用了一种创新的高通量数据分析策略,构建了一个包含两个主要阶段的分析框架,以在分子层面深入探讨乳腺癌的潜在生物标志物和治疗靶点。在第一阶段,我们运用了全蛋白质组和全转录组关联研究(P/TWAS),它能够全面扫描并识别在血浆样本中表达量与乳腺癌风险之间存在显著相关性的血浆蛋白。这一步骤是基于大规模人群的遗传和蛋白质表达数据,通过统计分析揭示哪些蛋白变化与乳腺癌的发生有关。在第二阶段,我们引入了孟德尔随机化方法,来测试特定暴露(如某血浆蛋白的表达水平)和疾病结果(如乳腺癌)之间因果关系。通过这种方法,我们能够区分那些仅与乳腺癌相关的蛋白质与那些可能直接导致乳腺癌发生的蛋白质。为了确保我们发现的因果关系的准确性和稳健性,我们采用外部队列验证以及多种敏感性分析:包括贝叶斯共定位分析,用于评估遗传变异对蛋白质表达和乳腺癌风险的影响是否共享相同的遗传位点;Steiger检测,以确认遗传工具的方向性是否与假设一致;异质性和多效性检测。这些分析方法加强了我们结果的可信度和应用价值。最后,我们对与乳腺癌风险显著相关的血浆蛋白进行了功能富集分析,更深入地理解这些蛋白在乳腺癌发生发展中的作用机制,并评估它们是否具备成为未来药物开发靶标的潜力。结果:在我们的研究中,我们成功地鉴定了五种与乳腺癌有着强关联及因果联系的血浆蛋白。其中,PEX14(OR=1.201,P=0.016)和 CTSF(OR=1.114,P<0.001)均显示出与乳腺癌的正

关键词：乳腺癌线粒体风险标志物预后代谢重编程乳腺癌全蛋白组关联研究全转录组关联研究血浆蛋白孟德尔随机化

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