胶质母细胞瘤预后相关基因的数据挖掘分析

摘要：

胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)是恶性程度最高的颅内恶性肿瘤,目前临床上缺乏有效治疗药物,复发率高且预后差,开发新的抗GBM药物是目前临床上亟待解决的问题.为了筛选与GBM预后密切相关的基因,为寻找新的药物靶点提供线索,采用GEO2R工具从GEO数据库中的269个肿瘤组织和61个正常组织中初步筛选出差异表达基因,然后利用Cluster Profiler数据库进行基因功能富集分析,STRING及Cytoscape进一步筛选出37个差异表达基因,采用GEPIA交互分析对这37个基因在GBM肿瘤组织中的表达进行验证.为了进一步探索这些差异表达基因与患者预后的关系,研究中利用GEPIA工具对TCGA数据库中与患者预后相关的数据进行深入挖掘,最终发现PTTG1、RRM2、E2F7与患者中位生存期呈显著性负相关.研究筛选出的与患者预后密切相关的基因不仅可以为评估患者预后提供参考,同时也为开发新的抗GBM药物提供了潜在的靶点.

关键词：胶质母细胞瘤、数据挖掘、差异表达基因、预后相关基因

所属期刊栏目：10

资助基金：国家自然科学基金项目;军民融合项目;北京市教委科技创新服务能力建设项目

在线出版日期：2020-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：265-272