生物信息学在肝细胞癌风险预测中的应用

生物信息学是一门交叉科学,通过综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。随着基因组学测序技术的不断发展,产生大量的生物学数据资源,从大数据中挖掘所蕴藏的生物学意义,已成为了当前亟待解决的主要任务之一。本文主要归纳总结基于特征基因的肝癌风险预测模型,为肝癌的早期检测、预后和治疗方案的优化提供新观点。     

因子分析法在学生成绩综合评价中的应用

通过因子分析法对某校2011级制药专业大学四年的考试课程进行归类与划分,提取出专业课因子、公共基础课因子、专业基础课因子、植物学及英语因子、政治课因子、制药工程学因子、体育因子等7个公共因子,累计贡献率达80.048%。通过综合评价对学生进行综合得分排名,此排名法与总分法差异有统计学意义(Z=-9.186,P=0.00010.05),建议在实际中使用更加科学合理的综合得分排名法。     

基于生物信息学筛选早发性乳腺癌差异表达基因

目的筛选并分析与早发性乳腺癌发生、发展相关的靶基因。 方法(1)在美国国立生物技术信息中心的公共基因芯片数据库(GEO)中检索早发性乳腺癌样本及非早发性乳腺癌样本相关基因芯片数据。对上述数据使用GEO2R、R4.1.2及Venn软件筛选出相关差异表达基因(DEGs)，并运用在线分析工具(Web Gestalt)对DEGs，进行相关功能和信号通路富集分析。(2)同时，通过String在线数据库构建DEGs编码的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络，并利用Cytohubba插件对该网络中的基因进行评分，筛选出枢纽基因。将枢纽基因导入Kaplan-Meier生存分析工具(Kaplan-Meier Plotter)，评估枢纽基因在早发性乳腺癌的预后价值。(3)将肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中的肿瘤组织以年龄为标准进行分组，分析枢纽基因在各年龄组中的表达，并与正常组织中的表达进行比较，对得到的枢纽基因进行验证。DEGs表达量的多组间比较使用Kruskal-Wallis H检验，使用Bonferroni法进行两两比较。 结果(1)筛选出编号为GSE89116、GSE109169、GSE36295的基因芯片数据集，共得到80个差异表达基因，其中上调差异表达基因17个，下调差异表达基因63个。富集分析显示：DEGs主要富集在脂质代谢和氧化还原过程以及PPAR信号通路、AMPK信号通路上。(2)在PPI中发现主要的关键基因为PPARG、ADIPOQ、LIPE、PCK1、PDK4、ACACB、PLIN1、CAV1、CD36、ANGPTL4。ACACB、ADIPOQ、CAV1、LIPE、PLIN1、PPARG基因的低表达与乳腺癌患者的不良OS相关(HR＝0.69、0.84、0.76、0.88、0.78、0.82；95%CI：0.59~0.80、0.76~0.93、0.67~0.83、0.79~0.97、0.70~0.86、0.73~0.90；P均<0.050)。(3)ACACB、ADIPOQ、LIPE、PLIN1、CAV1及PPARG这6个与预后相关的基因在正常组织中的表达量均远高于各年龄组肿瘤组织中的表达量(χ²＝104.03、179.57、161.85、189.87、118.56、103.62，P均<0.001)，早发性乳腺癌组(21~40岁)的LIPE、PLIN1表达量低于41~60岁、61~80岁年龄组，差异具有统计学意义(LIPE: Z＝21.07、23.12, P均<0.050; PLIN1：Z＝16.89、18.76, P均<0.050)。 结论早发性乳腺癌与非早发性乳腺癌存在差异基因表达谱，LIPE、PLIN1可能是早发性乳腺癌发生、发展的关键基因。     

浅谈口腔医学硕士研究生科研作图能力的培养

科研作图是展示研究数据的主要形式,也是科研素养的重要体现。口腔医学硕士研究生是接触科学研究的第一站,然而目前的研究生教育环节对科研作图能力缺乏系统性培养,许多研究生在科研作图中存在许多不规范的问题,本文针对这一问题进行初步探讨。本文分析比较了常用作图工具Microsoft Excel、Origin和Graphpad Prism的特点;以学校口腔医学硕士的培养过程为参考,分析目前硕士研究生科研作图方面存在的主要问题及应对策略。发现不同作图软件具有不同的风格特点,当前硕士研究生作图存在风格不统一、拼图不规范、图注不规范等问题,应当根据自身需求合理选择作图工具,提升作图能力。科研作图是科研能力的重要方面,应当加强口腔医学硕士研究生作图能力的培养。     

EZH2在乳腺癌中的差异表达及临床意义

目的:利用整合生物信息学手段分析EZH2（enhancer of zeste 2 polycomb repressive complex 2 subunit）基因在乳腺癌中的表达及其临床意义。方法:在肿瘤基因组计划数据库（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中下载乳腺癌与正常乳腺组织的基因表达谱数据，进一步利用Ualcan数据库和人类蛋白质图谱（The Human Protein Atlas）数据库数据分析EZH2基因在乳腺癌中的mRNA及蛋白表达水平。利用Ualcan数据库分析EZH2基因的甲基化水平并筛选其共表达基因；对EZH2及其共表达基因进行GO（Gene Ontology）富集分析和KEGG通路分析以明确EZH2的共表达基因参与的生物学过程和相关通路；使用Kaplan-Meier生存分析法分析乳腺癌患者的总生存期、无病生存期、无远处转移生存期及后进展生存期与EZH2基因表达水平的关系并绘制生存曲线。结果:与正常乳腺组织相比，EZH2在乳腺癌组织中的mRNA及蛋白表达量明显升高。而EZH2的甲基化程度在乳腺癌组织与正常乳腺组织中则差异不明显。同时，EZH2的表达水平与年龄、乳腺癌分期及乳腺癌分子分型等因素密切相关。EZH2及其共表达基因主要参与了核碱基的调节、细胞周期调控、染色体分离、DNA复制、DNA修复等生物学过程，并参与了细胞周期、DNA 复制、M/G1期转化、M期、有丝分裂前中期、ATM通路等生物学通路。此外，EZH2基因表达水平高的乳腺癌患者的总生存期、无病生存期、无远处转移生存期及后进展生存期均明显低于EZH2基因低表达的患者。结论:EZH2在乳腺癌组织中高表达并且与患者不良预后密切相关。同时，EZH2的表达水平与乳腺癌的发生、发展密切相关。EZH2在乳腺癌诊断、靶向治疗及预后分析中具有重要的临床意义。