影响卵巢浆液性癌治疗反应性及预后的功能基因分析

发布时间：2021-01-05 23:42

　　背景:浆液性卵巢癌（SOC）占所有上皮性卵巢癌的50%以上。然而,SOC患者对铂类化疗有不同程度的反应,因此具有不同的生存率。目的:本研究旨在通过分析微阵列数据集GDS1381和GDS3592来鉴定导致SOC的发生以及耐药的候选基因。材料和方法:从Gene Expression Omnibus数据库下载GDS1381和GDS3592:共鉴定了219个差异表达基因（DEGs）,分析了可能对卡铂的反应性和SOC预后有潜在影响的基因。结果:DEGs富集的功能和通路包括细胞外区域,细胞外间隙,胞外外泌体等。我们在cMAP（Connectivity MAP）上将所有上调和下调的基因输入,鉴定出10种可能有助于改善卵巢癌患者药物敏感性的小分子药物。在构建蛋白质相互作用网络之后,我们筛选三十个基因组进行进一步分析。通过基因的生存分析,在不同数据库中的分析和免疫组织化学,我们发现G蛋白α亚基（GNAI1）,非SMC冷凝体I型复合物亚基H（NCAPH）,基质金属蛋白酶9（MMP9）,极光激酶A（AURKA）和果皮2多齿状抑制复合体2亚基增强子（EZH2）可能是参与导致发生SOC卡铂耐药的关键分子。结论:... 

【文章来源】：重庆医科大学重庆市

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

差异基因的富集分析

3：差异基因的路 KEGG 通路分析。A：条状图 B：点图ig. 3: KEGG pathway analysis of DEGs. A: barplot B: dotps 的蛋白相互作用（PPI）网络ING 数据库探索所有 DEGs 以进一步研究这些基因。 DEGs 的 PPI 网络由 Cytoscape 构建（图 4A）。量以找出关键枢纽基因。排名前 30 的枢纽基因展于鉴定 DEGs 中最重要的基因。Fig.4A

A:差异共表达网络。图 4B:具有最多结点的前 30 个基因ne coexpression network of GEDs.Fig. 4B: Top 30 genes witnodes.小分子药物称为 CMAP）是一种在线的工具，它收集全基因组变化的特征，深入了解药物，基因和疾病之间的联子的微阵列数据和模式匹配算法，筛选出与所选基物。它旨在寻找一种新的和潜在的治疗疾病的方式选了上调和下调的基因，发现了 10 种相关的小分癌患者的药物敏感性有益（表 2）。表 2：前十个相关的小分子药物。Table II：TOP 10 relevent small molecular drugs.


本文编号：2959509