1. 研究目的与意义
(一)研究的背景
在全球范围内，乳腺癌是最常见的恶性疾病。每年有120万新增病例，其中有50万死亡。乳腺癌在北欧等发达国家尤其常见，每9人中有一人是乳腺癌。中国虽然是乳腺癌低发病率地区，但京、津、沪地区也是高发病区。发病人群中，女性占99%，男性占1%。近年来的研究表明，多种mirna参与了癌细胞重要的生物程序的调控，间接地起着促癌基因和抑癌基因的功能，在肿瘤的发生和发展中起了至关重要的作用。mirna是真核生物中一类长度约为22个核苷酸的参与基因转录后水平调控的非编码小分子单链rna，能通过与靶mrna特异的碱基配对引起靶mrna的降解或翻译抑制，从而对基因进行转录后的表达调控。目前你普遍认为mirna参与的基因调控是遗传程序中最基本的一步，调控着细胞分化、生长、凋亡、代谢等功能。
(二)研究的目的
mirna被广泛报道能参与乳腺癌的病理发生发展过程。但是，在这些病理过程中，mirna通过哪些信号通路来参与这些过程的还不甚清楚。例如，在乳腺癌的分级分化过程中，人们对于mirna如何与其靶基因相互作用来调控乳腺癌的分化还知之甚少。本文主要以乳腺癌microrna表达谱数据为研究对象，通过基因表达芯片数据的收集以及预处理，不同统计方法寻找差异microrna的效果比较，择优采用统计算法选出乳腺癌中的差异表达microrna，microrna调控靶基因的寻找及其功能模块及通路水平的分析和乳腺癌相关通路的文献检索和机制讨论分析五步骤，比较癌症样本和正常样本间microrna表达的差异，并从microrna调控的靶基因和通路两个水平上寻找乳腺癌相关的分子特征标记。力争发现新颖的乳腺癌相关的分子信号通路，这些通路若经过进一步的实验验证，将为了解乳腺癌症发展的分子机制提供重要的信息。
2. 研究内容和预期目标
在本课题的研究中，我们将以乳腺癌microRNA表达谱数据为研究对象，比较癌症样本和正常样本间microRNA表达的差异，并从microRNA调控的靶基因和通路两个水平上寻找乳腺癌相关的分子特征标记。通过本课题，力争发现新颖的乳腺癌相关的分子信号通路，这些通路若经过进一步的实验验证，将为了解乳腺癌症发展的分子机制提供重要的信息。
3. 研究的方法与步骤
(一)根据论文题目，查阅相关文献。 包括正式出版的中外学术期刊和专著。从中选择10篇以上重点参考文献认真阅读，综合分析，写出文献综述，概括出最新研究进展与存在问题。在上述基础上，完成论文开题报告。 (二)实验研究前期准备工作 根据论文任务计划书，选择研究疾病数据的对象，熟GeneExpressionOmnibus、ArrayExpress等重要的基因表达数据库，下载一些学习数据进行基因表达分析的练习。根据老师给出的学习资料，自学R编程语言，学会简单的算法和程序。 (三)实验研究工作的实施，具体步骤如下： 1.在各大基因表达谱数据库如ArrayExpres（http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/）和GeneExpressionOmnibus(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)，收集乳腺癌microRNA表达芯片的数据。 2.整理芯片信息，选取乳腺癌样本和正常样本进行对照的芯片信息，进行下一步分析。 3.采用多种差异基因表达分析软件，包括MOST，ORT，COPA，OS等，分别针对芯片数据寻找出在癌症样本中差异表达的microRNA。 4.将各种方法找出的差异microRNA取交集，进行比较，找出最适合的方法用于下一步研究。 5.选取最优差异基因分析软件，找出芯片数据中的差异表达microRNA，并比较各组数据中基因的重合度。 6．通过数据库检索和预测软件寻找癌症中差异表达microRNA所调控的靶基因。 6.将靶基因映射到分子通路或分子功能上，例KEGG,GSEA,GeneGO,GeneOntology，将高度富集的通路找出来作为候选的乳腺癌标记通路。 7.在Pubmed文献数据库中对候选通路进行文献挖掘分析，寻找之前已有报道的通路，为研究结果提供支撑。同时未经报道的候选通路可能是新发现的乳腺癌相关通路。 8.针对新发现的乳腺癌相关通路，进一步进行文献挖掘，在Pubmed中寻找构成通路的基因在乳腺癌中的相关文献报道，作为这些通路与乳腺癌相关的间接证据。 11.结合文献对乳腺癌相关基因和通路的生物学机制进行分析和详细讨论。实验过程中要做好原始实验数据的记录。 |
4. 参考文献
[1]xu,l.,d.geman,andr.l.winslow,largescaleintegrationofcancermicroarraydataidentifiesarobustcommoncancersignature.bmcbioinformatics,2007.8:p.275.
[2]cahan,p.,etal.,metaanalysisofmicroarrayresults:challenges,opportunities,andrecommendationsforstandardization.gene,2007.401(1-2):p.12-8.
[3]rhodes,d.r.,etal.,largescalemetaanalysisofcancermicroarraydataidentifiescommontranscriptionalprofilesofneoplastictransformationandprogression.procnatlacadsciusa,2004.101(25):p.9309-14.
5. 计划与进度安排
1、2022-03-1～2022-03-09接受任务，按照指导教师要求查阅资料，撰写开题报告。
2、2022-03-10～2022-03-23进行数据收集，熟悉相关程序软件，数据的的预处理等。
3、2022-03-24～2022-04-06不同统计方法寻找差异microrna的效果比较；择优采用统计算法选出乳腺癌中差异表达microrna。
