10.3969/j.issn.1006-1959.2023.17.002
基于生物信息学的宫颈癌关键基因筛选及生物学途径分析
目的 用生物信息学技术分析宫颈癌发生、发展的关键基因及生物学途径,为宫颈癌的临床诊断、预后评估及靶向治疗提供理论依据.方法 在NCBI-GEO数据库中下载GSE6791、GSE63514、GSE7803、GSE52903 和GSE9750 共 5 组宫颈癌基因芯片表达谱,利用Venn在线软件对数据进行整合分析得到宫颈癌组织和正常宫颈组织的差异表达基因(DEGs),并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析.利用STRING数据库构建DEGs的蛋白互作网络,基于Cytoscape软件的MCODE插件识别重要的功能模块,基于cytoHubba插件筛选出关键基因,并通过GEPIA数据库对关键基因进行验证.结果 共筛选出 138 个DEGs,其中上调基因 81 个,下调基因 57 个.GO功能分析显示,DEGs涉及的分子功能包括蛋白质结合、DNA复制起点结合、染色质结合、丝氨酸型肽酶及内肽酶活性、蛋白激酶结合、DNA解旋酶活性、ATP结合.KEGG通路分析显示,DEGs主要富集在细胞周期、DNA复制、卵母细胞减数分裂、p53 信号通路、膀胱癌等通路.通过蛋白互作网络发现 3 个重要功能模块,筛选出16 个关键基因,其中与患者预后相关基因有 3 个:CDC45、TOP2A、RRM2.结论 TOP2A、CDC45、RRM2 在宫颈癌组织中高表达,与患者预后明显相关,是宫颈癌临床诊断、治疗及预后的潜在分子标志物和作用靶点.
宫颈癌、差异表达基因、分子标志物
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R737.33(肿瘤学)
2023-09-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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