早期非小细胞肺癌高复发风险相关基因的生物信息学分析
目的 通过生物信息学方法筛选早期非小细胞肺癌(non-smallcelllungcancer,NSCLC)高复发风险的潜在标志基因.方法 在Gene Expression Omnibus数据库(GEO)选定NSCLC患者基因表达芯片GSE19804,利用在线GEO2R软件确定早期NSCLC中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)及在早期和晚期中的DEGs;另选定基因表达芯片GSE30219分析NSCLC复发高风险的DEGs;利用DAVID在线数据库对上述确定的与早期NSCLC复发相关的DEGs进行GeneOntology(GO)和信号通路富集分析;使用STRING在线数据库进行蛋白相互作用(proteinprotein interaction,PPI)网络构建,再利用SYTOSCAPE软件分析获得高得分的枢纽基因,并进行PPI网络的模块分析;采用Kaplan-Meier plotter在线数据库进行生存分析,验证上述枢纽基因可靠性.结果 获得早期NSCLC差异基因441个,在NSCLC早期与晚期表达差异的基因26个,与复发相关差异基因126个,最终获得了早期NSCLC高复发风险相关DEGs 10个;富集分析显示,DEGs富集在细胞分裂、细胞周期、细胞增殖和p53信号途径;构建差异基因PPI网络后得到6个枢纽基因:TOP2A、RRM2、CCNB1、DLGAP5、ANLN和CDCA7;生存分析显示,枢纽基因的高表达与患者较差的总生存率显著相关.结论 TOP2A、RRM2、CCNB1、DLGAP5、ANLN和CDCA7可能作为潜在的早期NSCLC高复发风险生物标记物.
非小细胞肺癌、生物信息学、基因表达芯片、复发风险
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R734.2;R73-31(肿瘤学)
2018-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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