【摘 要】
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为分析甲状腺癌基因表达谱,筛选疾病相关的基因标志物。基于肿瘤基因组图谱（TCGA）数据库中的甲状腺癌基因表达数据,运用R/Bioconductor统计平台进行数据处理与统计学分析。分别应用edgeR算法和limma算法选取肿瘤组织与对照组间倍数改变＞ 2,P＜0.05的基因作为差异基因;进一步运用Medcalc统计软件进行受试者工作特征曲线（ROC）分析,鉴定出有诊断标志物潜在应用价值的基因标志物
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为分析甲状腺癌基因表达谱,筛选疾病相关的基因标志物。基于肿瘤基因组图谱（TCGA）数据库中的甲状腺癌基因表达数据,运用R/Bioconductor统计平台进行数据处理与统计学分析。分别应用edgeR算法和limma算法选取肿瘤组织与对照组间倍数改变＞ 2,P＜0.05的基因作为差异基因;进一步运用Medcalc统计软件进行受试者工作特征曲线（ROC）分析,鉴定出有诊断标志物潜在应用价值的基因标志物。通过两种运算方法筛选出甲状腺癌组织中存在着1 945个差异基因（上调基因1 033个,下调基因912个）;根据差异倍数进一步鉴定出11个基因在肿瘤组织中表达上调,且对鉴别肿瘤组与对照组有较好的应用价值。本研究分析了TCGA中的甲状腺癌表达谱数据,鉴定出了与疾病诊断显著相关的差异表达基因,能够为探索疾病发生发展机制及寻找新型分子标志物提供依据。
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