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大数据挖掘影响肺腺癌总生存的分子机制  
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【英文篇名】 MOLECULAR MECHANISM INFLUENCING THE OVERALL SURVIVAL OF LUNG ADENOCARCINOMA:A STUDY BASED ON BIG DATA MINING
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【作者】 张建波; 刘华敏; 王桂娥; 夏玉军;
【英文作者】 ZHANG Jianbo; LIU Huamin; WANG Guie; XIA Yujun; Department of Human Anatomy and Histoembryology; School of Basic Medicine; Qingdao University;
【作者单位】 青岛大学基础医学院人体解剖与组织胚胎学系; 青州市人民医院设备科; 青岛大学附属医院肿瘤科; 青岛大学附属医院麻醉科;
【文献出处】 青岛大学学报(医学版) , Journal of Qingdao University(Medical Sciences), 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 肺肿瘤; 腺癌; 生存时间; 数据挖掘; 微小染色体维持蛋白类;
【英文关键词】 lung neoplasms; adenocarcinoma; survival time; data mining; minichromosome maintenance proteins;
【摘要】 目的大数据挖掘影响肺腺癌总生存的分子机制。方法分析癌症基因组图谱(TCGA)数据库中肺腺癌RNA测序数据,将肺腺癌样本中上调的mRNA分别在10套GEO基因芯片数据中进行生存分析。应用生物信息分析方法探索微小染色体维持蛋白4(MCM4)基因上游相关的微小RNA(miRNA)以及长链非编码RNA(lncRNA)。结果 MCM4mRNA高表达,在10套独立数据中均可致肺腺癌总生存下降(χ2=4.16～10.70,P<0.05)。与MCM4呈显著线性负相关的miRNA为miR-338-3p(r=-0.379,P<0.01),与MCM4呈显著线性正相关的lncRNA为ENSG00000228801.5(r=0.438,P <0.001)、ENSG00000234129.3(r=0.461,P <0.001)、ENSG00000259758.1(r=0.431,P<0.001),并且利用miRanda及DIANA tool数据库证明了调控的可信性。结论ENSG00000228801.5→miR-338-3p→MCM4、ENSG00000234129.3→miR-338-3p→MCM4、ENSG00000259758.1...
【英文摘要】 Objective To investigate the molecular mechanism influencing the overall survival of lung adenocarcinoma based on big data mining. Methods Based on TCGA lung adenocarcinoma RNA sequencing data,we first collected up-regulated mRNAs in lung adenocarcinoma samples,and then conducted survival analysis using the up-regulated mRNAs in 10 independent GEO datasets.Bioinformatics methods were used to find the potential upstream long non-coding RNAs(lncRNAs)and microRNAs(miRNAs)of minichromosome maintenance complex c...
【基金】 国家重点研究计划子课题(2016YFC1000808)
【更新日期】 2019-01-21
【分类号】 R734.2
【正文快照】 3青岛大学附属医院肿瘤科; 4青岛大学附属医院麻醉科)肺癌是发病率和死亡率增长最快的恶性肿瘤,中国国家癌症中心2015年发布的数据显示,我国2006—2011年的5年肺癌患病率在男性恶性肿瘤中居第2位,在女性恶性肿瘤中居第4位[1]。肺癌由于早期诊断困难及缺乏有效的治疗手段,其5年?

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