基于GEO数据集筛选良性前列腺增生的关键基因及信号通路

摘要：

目的 通过生物信息学方法筛选良性前列腺增生(BPH)的关键基因和相关通路,探究BPH发生、发展可能的病理、生理机制.方法 利用基因表达汇编(GEO)数据库下载BPH与正常前列腺组织的两个芯片数据(GSE7307与GSE119195),通过Rstudio软件对数据集进行差异基因(DEGs)筛选及京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析及可视化;运用Cytoscape软件中的ClueGO插件进行基因本体论(GO)富集分析与可视化.利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,在Cytoscape中可视化,并通过Cytoscape中的cytoHubba插件得到关键基因.通过NetworkAnalyst预测调控关键基因的转录因子和miRNA.结果 本分析共得到36个上调DEGs,45个下调DEGs.GO分析发现DEGs主要富集于干细胞负性增殖调控、乙醇初步代谢、维生素效应等生物学过程,KEGG主要富集于Hippo信号通路、PPAR信号通路、肾素分泌等信号通路;最终得到CCL2、LPL、VCAN、IGF1、WNT2这5个关键基因.结论 本研究通过生物信息学方法筛选获得可能参与BPH发生、发展的关键基因及其相关通路,为阐明BPH的发病机制提供了一定的理论基础.

关键词：良性前列腺增生;生物信息学;GEO数据库;差异基因

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资助基金：国家自然科学基金81873625

在线出版日期：2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：218-226