基于GEO数据库生物信息学方法分析子宫内膜癌相关基因和候选通路

发布时间：2021-02-11 07:15

　　目的:通过生物信息学方法分析与子宫内膜癌（EC）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨EC的发病机制和治疗靶点。方法:自公共基因芯片数据库（GEO）下载EC芯片数据集GSE17025和GSE63678,使用GEO2R在线分析工具和R软件筛选EC癌组织与癌旁组织的差异表达基因（DEGs）,并对DEGs进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路分析,采用String数据库进行蛋白质-蛋白质互作网络（PPI）分析,最后采用Cytoscape软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果:对芯片数据集GSE17025和GSE63678进行DEGs分析后共获取100个共同上调基因和106个共同下调基因。GO富集分析DEGs主要富集于有丝分裂染色体分离、核分裂和细胞器分裂等生物学过程;KEGG信号通路分析DEGs主要富集于细胞周期、miRNA、p53信号通路和2型糖尿病等信号通路。通过Cytoscape软件分析,PPI网络中细胞分裂周期基因20 （CDC20）、极光激酶A （AURKA）、细胞周期蛋白B1 （CCNB1）、泛素E3连接酶（DTL）、中心体相关蛋白5... 

【文章来源】：吉林大学学报(医学版). 2020,46(04)北大核心

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【部分图文】：

DEGs的PPI分析

使用MCODE插件对PPI进行关键模块的筛选，共筛选出3个重要的子模块，筛选标准为K-core=2,Node Score Cutoff=0.2,Degree Cutoff=2,Maximum Depth=100。A模块MCODE得分为42.048，由43个节点和883个相互作用关系构成（图4A);B模块MCODE得分为4.25，由9个节点和17个相互作用关系构成（图4B);C模块MCODE得分为4.0，由4个节点和6个相互作用关系构成（图4C）。2.5 重要模块基因的富集分析


本文编号：3028741