10.11969/j.issn.1673-548X.2020.04.010
突变型与野生型胃肠道间质瘤基因筛选及信号通路分析
目的 筛选参与调控KIT/PDGFRA野生型胃肠道间质瘤(WT-GIST)发生、发展的关键基因及其信号通路,探索WT-GIST潜在的分子标志物.方法 下载来自GEO数据库GSE17743、GSE20708、GSE132542 3个GIST基因芯片数据集.合并3个芯片的基因表达矩阵、对其进行标准化处理并去除合并矩阵的批次效应、应用主成分分析检测其标准化情况后,将3个芯片中WT-GIST样本与KIT/PDGFRA突变型GIST(MUT-GIST)样本进行联合生物信息学分析,确定两组间差异表达基因(DEGs),并利用DAVID和KOBAS数据库对DEGs分别进行生物功能(gene ontology,GO)及信号通路(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析.利用STRING数据库及CYTOSCAPE软件进行DEGs蛋白间相互作用网络(protein protein interaction network,PPI)的绘制及可视化处理,利用cytoHubba、MCODE插件划分子网络并筛选关键基因(HUBs),最后应用DAVID及KOBAS数据库对HUBs进行功能富集分析.结果 本研究共筛选出628个DEGs,其中包括226个上调基因,402个下调基因.DEGs的GO分析结果提示其主要富集于“蛋白质的结合”、“跨膜转运”、“细胞膜的构成”、“外泌体的形成”等功能.KEGG分析显示DEGs主要富集于“代谢途径”、“PI3K-Akt信号通路”、“神经性配体-受体相互作用”等信号通路.通过构建PPI网络筛选出了PENK、GRIA2、FBX06、KLHL13、HERC5等25个HUBs,GO分析结果显示其主要富集于“细胞外谷氨酸门控离子通道活性”等功能,KEGG分析结果显示其主要富集于“神经性配体-受体相互作用”、“逆行内源性大麻素信号转导通路”等信号通路.结论 通过合并3个基因芯片的基因表达矩阵,利用生物信息学方法筛选出参与WT-GIST发生、发展过程的关键基因和信号通路,为WT-GIST的诊疗探索潜在靶点.
胃肠道间质瘤、差异基因、基因本体、信号通路、生物信息学
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R73(肿瘤学)
国家科技部、财政部科技惠民计划项目;甘肃省自然科学基金资助项目;甘肃中医药大学研究生创新基金资助项目
2020-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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