基于生物信息学分析胰腺癌的关键基因
投稿时间:2019-01-14  修订日期:2019-02-22  点此下载全文
引用本文:黎越,林丹丹,何晓琴,徐细明.基于生物信息学分析胰腺癌的关键基因[J].医学研究杂志,2019,48(10):33-37
DOI: 10.11969/j.issn.1673-548X.2019.10.009
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作者单位E-mail
黎越 武汉大学人民医院肿瘤中心 430060  
林丹丹 武汉大学人民医院肿瘤中心 430060  
何晓琴 武汉大学人民医院肿瘤中心 430060  
徐细明 武汉大学人民医院肿瘤中心 430060 doctorxu120@aliyun.com 
基金项目:国家自然科学基金资助项目(31601131)
中文摘要:目的 利用生物信息学分析胰腺癌发生、发展的关键基因,为胰腺癌的早期诊断、预后评估及靶向治疗提供理论依据。方法 从GEO数据库中获取GSE15471基因芯片数据集,在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因,并对差异表达基因进行GO、KEGG富集分析和蛋白互作网络分析,利用Cytoscape软件的cytoHubba插件筛选出关键基因,通过GEPIA数据库对关键基因再次验证。结果 从GSE15471基因芯片中共筛选出267个显著差异表达基因,其中上调基因232个,下调基因35个。富集分析显示差异表达基因主要涉及细胞黏附、PI3K-Akt信号通路、蛋白水解、炎性反应、胶原分解代谢、免疫反应等。通过蛋白互作网络筛选出11个关键基因,下调基因ALB、EGF,上调基因MMP2、CXCL8、FN1、COL1A1、SPP1、MMP1、ITGA2、COL3A1、CRP。GEPIA数据库中关键基因表达情况与基因芯片分析结果一致,生存分析显示胰腺癌患者总生存时间与MMP1、ITGA2基因表达高低相关。结论 生物信息学筛选出的11个关键基因在胰腺癌的发生、发展中有重要作用,是潜在的胰腺癌特异肿瘤分子学标志物和靶向治疗新位点。
中文关键词:生物信息学 胰腺癌 关键基因 肿瘤分子标志物 靶向治疗
 
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