基于生信分析筛选影响p53突变型乳腺癌患者程序性细胞死亡-配体1表达的关键基因及相关信号通路

摘要：

目的 通过生信分析筛选p53突变型乳腺癌患者中,影响程序性细胞死亡-配体1(PD-L1)表达的关键基因及TP53-PDL1之间的信号调控网络,从而挖掘p53突变型乳腺癌患者潜在的治疗靶点.方法 下载TCGA数据库乳腺癌原始的mRNA表达数据.利用WGCNA-R包构建数据集中所有基因的共表达网络.使用R包"ClusterProfiler"对模块基因进行功能注释,以全面探讨这些模块基因的功能相关性.生物过程分析(GO)和通路富集分析(KEGG)被用来评估相关的功能类别.使用蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分析数据库STRING构建靶点互作(PPI)网络模型.结果 根据患者的表达谱数据用于构建WGCNA网络,然后基于tom矩阵检测基因模块,在本次分析中共检测到12个基因模块.进一步通过模块与性状之间的分析,发现yellow模块与PD-L1相关性最高(r=0.91,P<0.01).选择yellow模块中的392个候选基因进行GO和KEGG分析.这些基因主要参与了先天性免疫反应、干扰素γ反应、病毒反应、干扰素γ细胞反应、抗原处理和提呈、Th1和Th2细胞分化、Th17细胞分化等生物过程.结论 本研究利用生物信息学筛选出影响p53突变型乳腺癌患者PD-L1表达的基因及相关信号通路,帮助理解其分子机制及在乳腺癌转移及免疫逃逸过程中的作用,为p53突变的乳腺癌患者寻找新的治疗靶点提供依据.

关键词：乳腺肿瘤、计算生物学、TCGA数据库、p53突变

所属期刊栏目：50

分类号：R735.7;R392.12;R593.22

资助基金：北京协和医院-清华大学合作专项2019Z

在线出版日期：2021-08-02（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：2147-2150