Анализ генных сетей коэкспрессии для изучения транскриптома опухолей мозга и предсказания функций генов

• Автор: Ивлиев, Александр Евгеньевич
• Шифр специальности: 03.01.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 117 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
1.1. Транскриптомика и экспрессионные микрочипы
1.1.1. Экспрессионные микрочипы
1.1.2. Экспрессионные микрочипы и РНК-секвенирование
1.1.3. Накопление данных в базах
1.2. Гснные сети коэкспрессии i 4
1.2.1. Методы анализа генных сетей коэкспрессии
1.2.2. Актуальные методические проблемы анализа коэкспрессии
1.2.2.1. Анализ коэкспрессии в полногеномном масштабе
1.2.2.2. Верификация предсказаний функций генов
1.3. Анализ транскриптома при исследовании опухолевых заболеваний
1.3.1. Полногеномные данные в онкологии
1.3.2. Анализ коэкспрессии генов в исследованиях и лечении рака
1.3.3. Глиальные опухоли мозга
1.3.3.1. Общая характеристика глиом
1.3.3.2. Задача понимания гетерогенности глиом
1.3.3.3. Задача изучения регуляции сигнальных путей
1.3.3.4. Задача поиска потенциальных терапевтических мишеней
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
3.1. Решение методических проблем в области работы с экснрессионными данными
3.1.1. Создание программы поиска и загрузки данных
3.1.2. Разработка метода полногеномного анализа коэкспрессии
3.2. Проверка возможности верификации экспрессионных предсказаний с помощью протсомной базы Human Protein Atlas
3.2.1. Поиск модуля, связанного с ресничками, в транскриптоме человека
3.2.2. Определение консенсусного генного состава модуля
3.2.3. Предсказание новых генов, функционально связанных с ресничками
3.2.4. Верификация предсказаний с помощью Human Protein Atlas
3.3. Изучение биологии глиом методами генных сетей коэкспрсссии
3.3.1. Общая характеристика структуры транскриптома глиом
3.3.1.1. Поиск модулей коэкспрессирующихся генов
3.3.1.2. Проверка воспроизводимости модулей
3.3.1.3. Биологическая аннотация модулей
3.3.1.4. Характеристика взаимосвязей между модулями
3.3.2. Обнаружение проастроцитарного экспрессиошюго класса глиом
3.3.2.1. Определение проастроцитарного класса опухолей
3.3.2.2. Проастроцитарный класс характеризуется благоприятным прогнозом
3.3.2.3. Связь проастроцитарного класса с пронейральным
3.3.2.4. Сравнение схемы классификации глиом с предложенными ранее
3.3.2.5. Потенциальное прикладное значение проастроцитарных маркеров
3.3.3. Предсказание участия белков ХргоШу в регуляции пути ІІОІ'К в глиомах
3.3.4. Поиск потенциальных терапевтических мишеней в глиомах
3.3.4.1. Изучение расположения известных мишеней в модулях коэкспрессии
3.3.4.2. Поиск новых потенциальных мишеней
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ

Список сокращений
ИФН - интерферон
ККП - коэффициент корреляции Пирсона
ОТ-ПЦР - полимеразная цепная реакция с обратной транскрипцией ТС - топологическое сходство
ХПЭ - характеристический профиль экспрессии (модуля)
EGFR - epidermal growth factor receptor
FDR - false discovery rate
GEO - Gene Expression Omnibus
NCB1 - National Center for Biotechnology Information
WGCNA - weighted gene coexpression network analysis

МОА Сгас1е III & IV
р< 1Х
100 200 300 <00 МО 6-30 veeks
1 исэр Сгас1е IV ivith песгоз1з
ч р<
о «и г:о эоо -«к :<х> <ко
«еек$
Рис. 2. Общепризнанные экспрсссионные классы глиомы. А. Результаты иерархической кластеризации 76 опухолевых образцов по уровням экспрессии 35 генов-маркеров. Указанные гены были найдены на основе корреляции их уровней экспрессии с продолжительностью жизни больных. Кластеризация обнаруживает следующие экспрессионные классы: ‘РЬР
пронейральный, ‘Меэ’ - мезенхимальный и ‘РгоНГ - пролиферативный (РИППрв е/ а1. 2006). Б. Результаты сравнения продолжительности жизни больных между экспрессионными классами в двух независимых выборках пациентов (‘АША’ и ‘иС8Р’ - соответствующие медицинские центры). Горизонтальная ось - время с момента обнаружения опухоли, вертикальная - доля выживших пациентов. Зеленые линии соответствуют пронейральному, красные -мезенхимальному, синие - пролиферативному классам. Пронейральный класс характеризуется повышенной продолжительностью жизни больных по сравнению с мезенхимальным и пролиферативным. Результаты, полученные для медицинского центра ‘иСЗБ’, доказывают способность экспрессионных маркеров стратифицировать пациентов на группы с различающейся средней продолжительностью жизни даже в пределах одного и того же гистологического класса (астроцитома IV стадии с некрозом) (РЫШрв е! Ы. 2006).
Мезенхимальный, пролиферативный и пронейральный классы получили широкую известность в области изучения глиом и их можно считать общепризнанными (Уйисш еГ а/. 2011). Несколько последующих работ предпринимало попытки определить более полный спектр экспрессионных классов, используя другие алгоритмы и увеличенные выборки больных. Так, 1л и коллеги провели факторный анализ на крупной выборке из 159 астроцитом и олигодендроглиом от II до IV стадий с помощью метода неотрицательной матричной факторизации (1л с! а1. 2009). Анализ проводился без предварительного выбора генов по клинической информации и привел к вь делению 6 кластеров глиомы, организованных в иерархическую систему (рис. 3).