胰腺癌miRNA预后模型的确立及靶向基因的筛选方法技术

胰腺癌miRNA预后模型的确立及靶向基因的筛选方法，包括hsa

【技术实现步骤摘要】
mir-3613和hsa-mir-4772，并鉴定了9个关键基因，包括MMP14、ITGA2、THBS2、 COL1A1、COL3A1、COL11A1、COL6A3、COL12A1和COL5A2。
[0008]另一方面，本专利技术提供胰腺癌miRNA预后模型的确立方法。
[0009]本专利技术利用TCGA和GEO数据库，通过R语言多个安装包对数据进行多步骤分析，与临床信息结合，建立Cox比例风险回归模型寻找预后生物标志物，预测miRNA的靶基因，并利用Cytoscape找出与胰腺癌发生相关的关键基因并且通过KEGG和GO分析预测出这些关键基因的相关分子功能和作用机制，寻找胰腺癌患者的治疗新靶点和预后标志物。
[0010]专利技术详述
[0011]一种胰腺癌miRNA预后模型的确立方法，其包括以下步骤：
[0012]1)检索数据并处理RNA序列数据：从TCGA公共数据中(The Cancer Genome Atlas，https://portal.gdc.cancer.gov/)确认并下载183例PAAD患者的组织样本miRNA-seq 数据(le本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作为胰腺癌预后的标志物，其特征在于，包括Hsa-mir-424，hsa-mir-126，hsa-mir-3613、hsa-mir-4772、COL12A1或COL5A2。2.权利要求1所述作为胰腺癌预后标志物的确立方法，其包括以下步骤：1)检索数据并处理RNA序列数据：从TCGA公共数据中确认并下载183例PAAD患者的组织样本miRNA-seq数据；从GEO公共数据库中确认并下载包涵胰腺癌相关组织与正常组织信息的GSE28735的表达谱，其中包含了45个肿瘤样本和45个正常胰腺组织；2)差异miRNAs和基因筛选：采用R语言中的edgeR，gplots和limma程序包对TCGA数据库中获得的胰腺癌与正常组织的miRNA表达矩阵进行标准化、数据拟合及差异分析，并根据|log2FC|>1，P
adj
<0.05的筛选标准筛选显著差异miRNA；利用limma程序包对GEO芯片GSE28735进行分析差异表达的基因并同样根据|log2FC|>1，P
adj
<0.05的筛选标准筛选显著差异基因，分别绘制差异表达miRNA和基因的火山图；3)建立Cox比例风险回归模型：运用Cox比例风险回归模型分析DEMs与病人生存时间的关联性；4)建立预后模型：结合多因素Cox分析结果，根据模型公式Risk Score＝β1
×
Exp(miRNA1)+β2
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Exp(miRNA2)+...+βn
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Exp(miRNAn)计算风险分数，再根据风险分数的中位值将病人分为高风险组和低风险组，并绘制风险分数曲线和表达热图，再进行生存分析绘制患者的生存曲线和生存状态图，由此建立起联合miRNA的预后模型，制作该模型的ROC曲线判断其预测能力，AUC值>0.7则说明该模型具有一定的预测能力；5)靶基因预测：分别使用2个miRNA靶基因预测的在线网站TargetScan，miRDB对4个miRNA的靶基因根据碱基序列进行预测；6)构建互作网络并筛选核心网络：利用在线可视化工具S...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄遵楠，陈烁玲，曲玥阳，肖桂山，俞天杨，高畅，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：