应用生物信息学筛选胃癌诊断和预后的生物标志物

摘要：

目的:应用生物信息学方法分析和筛选与胃癌诊断和预后相关的生物标志物.方法:从GEO数据库下载胃癌的基因表达谱数据集GSE79973 和GSE103236.通过在线工具GEO2R和韦恩图筛选两数据集重叠的差异表达基因(DEGs).利用仙桃在线数据平台对DEGs进行GO和KEGG富集分析.通过STRING在线工具和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白互作网络和识别hub基因.最后,使用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台对hub基因进行表达差异分析、受试者工作特征(ROC)曲线分析及生存分析.结果:GSE79973 和GSE103236 两数据集中有 156 个重叠DEGs,包括98 个上调基因和58 个下调基因.其中,上调差异表达基因(uDEGs)的GO富集分析主要与细胞外基质及胶原蛋白相关;KEGG富集分析与细胞外基质受体相互作用有关.通过STRING在线工具和 Cytoscape软件从重叠DEGs中识别出10 个hub基因,均为uDEGs.利用GEPIA、仙桃、Kaplan-Meier Plotter在线数据平台分析表明,hub基因在胃癌组织中均显著上调(P＜0.01),有一定诊断价值(AUC＞0.84),并预示其预后不良(P＜0.01).结论:COL1A1、BGN、SPARC、MMP14、LOX、THBS2、TIMP1、SPP1、VCAN、COL5A2 可能是胃癌诊断和预后不良的潜在生物标志物.

关键词：生物学信息、胃癌、诊断、预后、生物标志物

所属期刊栏目：36

分类号：R735.2(肿瘤学)

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3425-3429