基于GEO胃癌芯片数据的生物信息学分析

摘要：

目的 通过生物信息学分析方法挖掘胃癌的关键基因,并进行功能和信号通路分析,为胃癌发病机制及药物靶点提供理论基础.方法 从GEO中下载2组胃癌表达谱芯片数据,采用R软件筛选胃癌组织与正常胃组织差异表达基因,对差异表达基因作GO富集分析、KEGG通路分析、PPI网络分析,利用Cytoscape建立PPI互作模块.结果 经差异分析得到差异表达基因229个,其中上调基因96个,下调基因133个.GO富集分析结果显示,基因主要富集在糖胺聚糖结合、胶原结合、整合素结合、趋化因子活性、酶抑制剂活性、G蛋白偶联受体结合和磷脂酶抑制剂活性等分子功能和生物过程.KEGG信号通路结果显示,基因主要参与矿物质吸收、胰腺分泌物、疟疾、细胞周期及细胞外基质-受体相互作用等通路.基于String数据库型筛选出CDK1、CDC20、CDCA8、KIF2C、MELK和UBE2C 6个得分较高的关键基因,Cytoscape软件中的MCODE插件共筛选出2个显著模块,涉及基因主要富集在细胞周期和矿物质吸收过程.结论 本研究获取了 6个与胃癌发生、发展相关的关键基因,包括CDK1、CDC20、CDCA8、KIF2C、MELK和UBE2C.这些基因主要是参与细胞周期,在与胃癌相关的生物过程中发挥作用.

关键词：胃癌、基因芯片、生物信息学

所属期刊栏目：34

分类号：R735.2(肿瘤学)

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1409-1411,封2