癌症是身体的某些细胞不受控制地生长分裂并扩散到身体其他部位所导致的一大类疾病的总称Smoothened Agonist分子量。胰腺癌作为具有高度侵袭性和致命性的实体恶性肿瘤之一,其在早期无明显症状,致使患者很难在癌症早期被诊断出。此外,其肿瘤内高度异质性的特性使得临床治疗的有效性大打折扣。虽然近年来与之相关的研究越来越多,但是,对胰腺癌的病因及诊断治疗的认识仍然不够。因此,很有必要对胰腺癌进行亚型分型研究以剖析其肿瘤内异质性,鉴定出可以作为胰腺癌早期诊断和临床治疗的潜在生物标志物。本文首先基于基因共表达网络比对和机器学习算法开发出一个癌症亚型分型算法并识别出胰腺癌亚型相关的生物标志物;进一步基于复杂网络理论,成功构建了胰腺癌加权基因共表达网络,并鉴定出免疫相关的生物标志物;最后基于免疫原性细胞死亡(ICD)有关的损伤相关分子模式(DAMPs)的基因,运用机器学习算法成功构建胰腺癌预后风险模型,并挖掘出与胰腺癌免疫预后相关的生物标志物。主要研究内容及相关成果如下:第一部分,开发了一种基于基因共表达网络比对的癌症亚型分型算法,并命名为GCNA-cluster。首先,该算法为每个患者构建了加权基因共表达网络。其次,比对每两个患者的基因共表达网络,这考虑了基因之间的协同作用。还定义了评分函数来度量网络比对的结果,并且网络比对的评分可以表示患者之间的相似性。然后,根据患者的相似性对患者进行聚类。并在具有真实标签的GEO数据库中的胰腺癌数据集上验证了该算法的准确性,实验结果表明,GCNA-cluster算法比经典癌症分型算法具有更好的结果。接着,将GCNA-cluster算法应用于TCGA数据库的胰腺癌数据集上,识别了两个癌症亚型,并使用轮廓系数对其进行评估。此外,通过将网络比对产生的最大连Adavosertib采购通子网进行叠加,筛选出每个亚型的关键基因,发现了一些与胰腺癌亚型有关的生物标志物,可以调节细胞生长、细胞周期或凋亡,并为临床实践提供新的治疗策略。第二部分,构建lnc RNA-m RNA共表达网络,筛选和鉴定胰腺癌免疫相关的生物标志物。首先,根据差异分析筛选出显著差异表达的lnc RNA和m RNA,并采用WGCNA算法对差异表达的基因构建lnc RNA-m RNA共表达网络。然后,使用反卷积算法CIBERSORT对胰腺癌样本的基因表达数据进行免疫分析,并将免疫浸润分Medical procedure析结果作为lnc RNA-m RNA共表达网络的外部特征。最后,根据基因表达的相似性,筛选出与初始B细胞高度相关的基因共表达模块,并对其进行拓扑分析和通路富集分析。研究发现,m RNA在网络中的度、介数中心性以及接近中心性均排名较前,即为共表达网络中的hub基因,并且这些hub基因均富集在B细胞相关的免疫通路上,与之共表达的lnc RNA推测与胰腺癌免疫机制相关,这些基因可以作为胰腺癌潜在的免疫生物标志物,为胰腺癌的免疫治疗提供参考。第三部分,基于免疫基因的分析构建胰腺癌预后风险模型并识别预后免疫相关生物标志物。首先,基于32个DAMPs相关的基因,采用共识聚类算法,将胰腺癌分成两个DAMPs相关亚型。对这两个亚型进行突变分析发现,亚型C1中KRAS、TP53、SMAD4和CDKN2A的突变频率要低于亚型C2。然后,对不同亚型之间差异表达的基因进行单因素Cox回归分析和LASSO Cox回归分析,构建出一个18个基因的胰腺癌预后风险模型。基于该模型分别将TCGA数据库和ICGC数据库的胰腺癌样本分为高、低风险组,并对高、低风险组进行生存分析、免疫治疗反应检测。实验筛选得到的18个预后免疫相关的生物标志物,有助于胰腺癌患者的健康监测、生存预后和免疫治疗。本文针对组学数据,利用机器学习算法从多角度全面的分析与胰腺癌亚型相关、免疫相关、预后免疫相关的生物标志物,这些诊断、预后以及治疗的生物标志物,将助力临床工作者为患者制定更加个性化的治疗策略以及癌症靶向药物的研发。