文档介绍：单位代码：10226 学号：
本科毕业论文
题目
基因芯片数据荟萃—胶质瘤预后分析
所在学院
生物信息科学与技术学院
专业
生物技术
学生姓名
指导教师
二○一四年六月
哈尔滨医科大学本科毕业论文声明
本人郑重声明： 所呈交的毕业论文，是本人在指导教师的指导下进行研究工作所取得的成果，实验数据与结果真实可靠。除文中已经注明引用的内容外，本文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。
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日 期： 年 月 日
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目 录
中文摘要 1
Abstract 2
1、文献综述 4
胶质瘤 4
相关数据库简介 4
GEO数据库 4
KEGG数据库 5
临床预后简介 5
生存分析简介 6
目前国内外研究现状 6
课题研究目的及意义 6
2、材料与方法 8
实验数据 8
获得胶质瘤芯片表达数据 8
胶质瘤通路数据 8
实验方法 8
技术路线 8
数据预处理 9
多平台基因芯片数据整合 9
鉴定风险通路 10
生存分析 10
3、结 果 12
胶质瘤基因芯片整合数据 12
胶质瘤的KEGG通路图 12
meta分析 14
生存分析 14
4、讨 论 17
5、结 论 18
6、致 谢 19
7、参考文献 20
中文摘要
大量的基因组数据特别是微阵列数据都可以通过各种网络资源获得，例如从the Gene Expression Omnibus (GEO)中获得。现存的这些基因表达数据库的数据库接口，表达数据存储方式和临床meta数据注释等方面在格式上都存在不相容的问题，而且从不同的数据库得到的数据的注释也会有不一致的情况。这些缺陷导致寻找疾病预后基因时存在很大的困难。
原发性脑肿瘤中预后效果最差的就是脑胶质瘤,其预后与生物学特征、生长发生部位、手术方式等医疗手段有关,因为胶质瘤具有浸润生长的特征,对神经组织破坏较大,手术难以完全切除,绝大多数胶质瘤在手术和放化疗后复发概率仍较大。胶质瘤分为4个等级：I、II、III、IV。低等级的胶质瘤是高度分化的，患者也往往具有比较良好的预后效果；高等级的胶质瘤则预后效果较差。
基于此，利用经过整合了的胶质瘤的基因芯片表达数据作meta分析，这些数据都以统一的标准化来处理，并被映射到了HGNC的gene symbol上；继而利用R软件来进行meta分析；最后利用cox比例风险回归模型来寻找疾病预后的biomarker。
本研究的一个重要的应用就是利用多个独立的研究来检验之前作为假设提出的胶质瘤的预后基因，利用meta分析能对同一个课题的多项研究结果的一致性进行归纳概括，对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结，meta分析能够提高统计效能和效应值估计的精确度。
关键词：生