利用生物信息学分析筛选乳腺癌不良预后的关键基因

发布时间：2021-10-26 19:24

　　目的利用生物信息学方法,通过分析基因表达数据库（GEO）基因芯片数据筛选与乳腺癌不良预后相关的核心基因,为乳腺癌的治疗提供新的候选靶点。方法从GEO数据库下载微阵列数据集GSE15852,采用GEO在线工具GEO2R筛选差异表达基因（DEGs）;DAVID数据库对筛选出的差异表达基因,进行基因本体论分析（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析;基于STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用关系（PPI）,并用Cytoscape软件MCODE插件进行模块分析,获取关键基因;用在线工具Kaplan-Meier Plotter对这些关键基因进行生存分析,获取与乳腺癌预后不良的相关核心基因;采用基因表达谱交互分析（GEPIA）进一步验证。结果筛选出57个差异表达基因,其中上调基因17个,下调基因40个。上调基因主要富集在雌激素反应、对细胞运动的负调控反应、心脏右心室形态发生、交感神经系统发育、细胞-细胞黏附及输尿管的萌芽发育等生物过程;聚焦于造血细胞系信号通路。下调基因显著富集在脂质代谢、分解、存储过程,胆固醇的储存、运输,甘油三酯的合成分解代谢,血... 

【文章来源】：中国医药生物技术. 2020,15(04)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 微阵列数据集下载
    1.2 方法
        1.2.1 差异表达基因分析
        1.2.2 基因本体论和京都基因与基因组百科全书通路富集分析
        1.2.3 蛋白质-蛋白质相互作用关系网络和模块分析
        1.2.4 生存分析
2 结果
    2.1 差异基因表达
    2.2 GO功能富集分析和KEGG通路富集分析
    2.3 PPI网络和模块分析
    2.4 生存分析
3 讨论



本文编号：3460068