基于基因芯片数据的精原细胞瘤生物信息学分析

摘要：

目的 利用生物信息学分析精原细胞瘤基因表达芯片,探索用于精原细胞瘤诊断、治疗和预后的潜在候选基因.方法 从GEO database下载精原细胞瘤相关的基因芯片数据GSE8607,利用R软件及affy、limma、ggplot2等R程序包筛选差异表达基因,结合DAVID和STRING在线生物信息学工具对差异表达基因进行调控网络分析,并构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,进一步利用Cytoscape软件中的Cytohubba进行Hub基因筛选.结果 共筛选出精原细胞瘤相关的差异表达基因1142个,其中表达上调基因687个,表达下调基因455个,对差异表达基因进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,获取关键通路,利用在线生物信息学工具STRING构建PPI网络,使用Cytoscape软件中的Cytohubba获取PPI网络中前10位Hub基因,分别是C3AR1、PENK、ADORA1、P2RY14、ADCY7、CCL5、CCR5、CCL4、CCL19、CCR7.对这些关键基因进行文献挖掘,发现这些基因可能与精原细胞瘤的发生发展有关.结论 应用生物信息学能有效分析基因芯片数据,寻找到精原细胞瘤相关的关键基因,为精原细胞瘤的早期诊断、治疗以及疾病预后提供了新的线索.

关键词：精原细胞瘤、基因、生物信息学

所属期刊栏目：34

分类号：R737.2;R349.6(肿瘤学)

资助基金：湖南省科技创新计划项目S2018SFYLJS0466

在线出版日期：2020-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-25,31