一、題名

宏基因組分析平臺建設與蛋白質組數(shù)據挖掘(徐西林2016)

二、文章結構

摘要
Abstract
英文縮略詞中英文注釋表
第一章緒論
第二章基于16SrRNA數(shù)據的疾病預測平臺構建
第三章基于蛋白組學數(shù)據的卵巢癌預后預測分析
第四章總結與展望
參考文獻
致謝
作者簡歷

三、關鍵詞及摘要解讀

關鍵詞：高通量測序；生物信息學；疾病；16SrRNA；蛋白質組學
摘要
1、基于16S rRNA數(shù)據的疾病預測平臺構建：
1.1、近年來的研究熱點之一。目前宏基因組學分析的工具很多，但數(shù)據分析仍是個難題，特別是對于缺乏生物信息學或計算機背景的用戶來說。

1.2、為了解決這個難題，本研究開發(fā)了一個用戶使用友好的宏基因組分析平臺--MetaDP（Disease Prediction for Metagenomic Datasets），該平臺針對16S rRNA測序數(shù)據構建了一套自動分析流程，包含了質量過濾、操作性分類單元（Operational Taxonomic Unit,OTU）聚類、多樣性分析以及疾病預測。

1.3、并將平臺應用于108個兒童腸道微生物16S rRNA測序數(shù)據分析，并構建了一個基于支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的腸道應激綜合征（Intestinal Bowel Syndrome，IBS）預測模型。

2、基于蛋白組學數(shù)據的卵巢癌預后預測分析：
2.1、大部分卵巢癌患者發(fā)現(xiàn)時已為晚期，5年生存率低。因此，尋找有效、準確的預后生物標志物對卵巢癌的治療與預后具有重要的意義。

2.2、對174個卵巢癌患者的蛋白質組學樣本進行生物信息學分析，最終獲得13個差異蛋白標志物。通過功能富集分析發(fā)現(xiàn)，這些蛋白標志物顯著富集到多個細胞黏附過程中，且與腫瘤相關的PPAR通路顯著關聯(lián)。

2.3、將這些蛋白標志物應用于多個卵巢癌數(shù)據集，進行預后評估驗證，均表現(xiàn)出穩(wěn)定、良好的預后預測效果。結果表明該研究發(fā)現(xiàn)了一組可靠的卵巢癌生物標志物，可以有效地預測預后效果，有利于改善病人的生存質量。

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