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肠癌和肝癌特征代谢模式研究

作　者: 倪艳
导　师: 苏明明；贾伟
学　校: 上海交通大学
专　业: 药剂学
关键词: 代谢组学肠癌肝癌化学计量学特征代谢模式
分类号: R735
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

代谢组学是继基因组学、转录组学、蛋白质组学后诞生的一门新的交叉学科,包括分析化学、化学计量学以及生理病理学等领域知识,是系统生物学中的一个重要组成部分。基于“系统论”指导的代谢组学技术通过研究能够反映机体整体生理病理状态的血清或尿液,能从整体代谢水平上提供一个新视角去理解受多因素影响的复杂疾病的发生、发展机制。但迄今为止,代谢组学技术应用于各种疾病的研究模式主要是基于“疾病和对照”两组样本进行研究(也称“比较代谢组学”),有关多种疾病诊断或者疾病特征代谢模式研究很少。而且,化学计量学作为代谢组学技术重要的组成部分,有关就采用化学计量学进行代谢组学数据处理方法的实验性研究至今很少。因此,本文的研究工作主要包括两个部分:第一,全面研究代谢组学数据结构特点,讨论和比较各种数据处理方法的优缺点。在数据预处理、模式识别、模型验证、变量筛选等方面严谨的指导原则。第二,分别采用两种策略(“一对一”相关性研究和“一对多”分析)进行肠癌、肝癌的特征代谢模式研究,寻找区分两种恶性肿瘤的特异性和共有性变量,为生物标志物筛选和多种疾病诊断疾提供研究思路。

全文目录

摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章前言  10-17
  1.1 肠癌和肝癌简介  10-11
  1.2 基于“系统论”的代谢组学技术简介  11-15
  1.3 立题依据  15-17
第二章临床样本采集和GC/TOF-MS 仪器分析  17-25
  2.1 肠癌、肝癌和正常样本采集  18-20
    2.1.1 肠癌样本的采集  18-19
    2.1.2 肝癌样本的采集  19-20
    2.1.3 正常样本的采集  20
  2.2 GC/TOF-MS 仪器分析  20-23
    2.2.1 三甲基硅烷（TMS）衍生方法  20-21
    2.2.2 GC/TOF-MS 仪器分析血清样本实验条件  21
    2.2.3 GC/TOF-MS 血清分析结果  21-23
  2.3 GC/TOF-MS 仪器分析信息提取  23
  2.4 本章小结  23-25
第三章代谢组学数据处理方法的比较与选择  25-47
  3.1 数据预处理  25-34
    3.1.1 归一化方法（Normalization）  25-26
    3.1.2 数据转换（Data transformation）  26-32
      3.1.2.1 正态分布（高斯分布）及其评价方法  26-27
      3.1.2.2 次方转换（Power transformation）  27-28
      3.1.2.3 Power transformation 在肠/肝癌血清数据分析中的应用  28-32
    3.1.3 数据标准化（中心化centering /标度化Scaling）  32-34
  3.2 多维/单维统计方法比较分析  34-45
    3.2.1 实验用数据信息  34-35
    3.2.2 多维统计方法简介  35-37
      3.2.2.1 主成分分析  35-36
      3.2.2.2 (O)PLS-DA 分析  36-37
    3.2.3 模型质量评价  37-40
      3.2.3.1 主成分个数的确定  37-38
      3.2.3.2 七次循环交互验证（7-fold cross validation）  38-39
      3.2.3.3 响应排序检验（response permutation testing, RPT）  39
      3.2.3.4 CV-ANOVA  39-40
      3.2.3.5 费歇尔线性（FLDA ）判别分析  40
    3.2.4 “多标准”筛选差异性变量  40-42
    3.2.5 单维分析  42-45
      3.2.5.1 单维/多维分析结果  42-43
      3.2.5.2 单维/多维方法比较  43
      3.2.5.3 动物实验和临床试验的代谢组学数据比较  43-45
  3.3 本章小结  45-47
第四章肝癌和肠癌血清代谢模式分析  47-65
  4.1 肝癌和肠癌两种疾病独立分析  48-57
    4.1.1 独立建模分析  48-50
    4.1.2 模型质量评价和验证  50-54
      4.1.2.1 OPLS-DA 模型预测  51-52
      4.1.2.2 FLDA 分析  52-54
      4.1.2.3 差异性变量单维统计验证  54
    4.1.3 相关性研究  54-57
  4.2 “一对多”多维分析  57-64
    4.2.1 肠癌V.S. Rest, 肝癌V.S. Rest, 正常V.S. Rest 建模  58-59
    4.2.2 差异性变量考察  59-64
      4.2.2.1 单维统计验证  60
      4.2.2.2 差异性变量考察  60-64
  4.3 本章小结  64-65
第五章研究工作总结与展望  65-67
  5.1 研究工作总结  65-66
  5.2 论文创新点  66
  5.3 展望  66-67
致谢  67-68
攻读硕士学位期间主要研究成果  68-69
参考文献  69-72

肠癌和肝癌特征代谢模式研究

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