基于GEO对多发性骨髓瘤关键基因生物信息学分析及免疫浸润模式与验证

摘要：

目的 通过生物信息学方法筛选多发性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)潜在的关键基因,并分析其免疫浸润模式.方法 从基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)获取与多发性骨髓瘤相关的基因表达谱GSE118985,(GSE133346和GSE146649),采用生物信息学方法筛选与多发性骨髓瘤相关的差异表达基因(DEGs)并进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析、免疫细胞浸润分析.通过蛋白质-蛋白质相互作用网络筛选出多发性骨髓瘤潜在的关键基因,利用数据GSE7116 验证关键基因在多发性骨髓瘤中的诊断价值并绘制受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线.结果 共筛选出101个DEGs.GO功能注释和KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在免疫反应过程中,细胞因子受体相互作用、细胞外基质受体相互作用、粘着斑和Hedgehog信号通路等,单核细胞是多发性骨髓瘤最主要的免疫浸润细胞.最终筛选出5 个关键基因,分别为SDC1,IRF4,CD38,TNFRSF17和CCND1,核心基因对验证模型联合诊断的AUC为 0.933.结论 SDC1,IRF4,CD38,TNFRSF17 和CCND1 在多发性骨髓瘤中均上调,联合诊断的效能较高,可能是多发性骨髓瘤潜在的生物标志物,可为以后治疗提供新的思路.

关键词：生物信息学、多发性骨髓瘤、免疫浸润

所属期刊栏目：38

分类号：R733.3;Q786(肿瘤学)

资助基金：新疆维吾尔自治区科技支疆计划2022E2056

在线出版日期：2023-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28