垂体腺瘤是十分常见的颅内肿瘤之一,其发病率仅次于神经胶质瘤和脑膜瘤.虽然绝大多数垂体腺瘤是良性肿瘤,只有少数具有侵袭性,但它仍严重威胁人类的身体健康.目前,虽基于单个基因的研究有很多报道,但对于基因间的相互作用和基因功能的研究还是比较少,对垂体腺瘤的发病机制也知之甚少.因此,本文提出基于基因芯片对垂体腺瘤的研究,采用计算机技术对垂体腺瘤芯片数据进行挖掘与分析.对差异表达基因、差异共表达基因和转录因子等进行筛选,将差异基因进行功能富集分析,并构建了蛋白质与蛋白质之间相互作用的网络,以阐明垂体腺瘤的发病机制,为垂体腺瘤的诊断和治疗奠定理论基础.第一章,简要介绍了垂体腺瘤的研究背景、国内外研究进展和本文所涉及到的一些理论知识及分析所用到的工具和数据库.第二章,介绍了本研究所用数据的来源,接着又说明了在对芯片分析前对芯片进行必要的质量评估,包括绘制芯片图像、绘制直方图和概率密度图和绘制箱线图等.第三章,首先对芯片数据归一化,获取基因表达谱,再使用R中limma包对垂体腺瘤的基因表达数据进行差异性计算,并用贝叶斯方法进行多重检验校正,选取P.value<0.05且|logFC|>1.5作为差异基因显著性阈值,得到差异表达基因.接下来分别对上调基因和下调使用DAVID在线分析工具进行功能注释;把差异基因导入STRING数据库中,构建蛋白质与蛋白质之间相互作用的网络,并把蛋白互作网络导入Cytoscape软件中,然后用Cytoscape中的插件ClusterONE对蛋白互作网络进行模块划分,并对显著的模块进行功能富集分析.第四章,使用R中limma包对差异表达基因进行筛选,选取阈值为:P.value<0.05且|logF C|>0.5,再使用DCGL包中的DCe函数、DCp函数和DCsum函数对差异共表达基因和差异共表达关系对进行筛选,其阈值设置为:q<0.25.接下来,用DAVID在线分析工具对差异共表达基因进行GO和KEGG pathway显著性富集分析;使用DRsort函数以及转录因子与靶基因相互作用数据库(tf2target)来鉴定差异调控基因和差异调控连接;最后,我们用DRrank函数分别使用TED和TDD两种排序方法对转录因子进行排序.第五章,简要回顾了前面的主要工作和结论,并对未来的工作作了展望.