基于生物信息学分析的非小细胞肺癌诊断预后相关基因的筛选

发布时间：2021-06-06 22:15

　　为了从基因层面探讨非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）发生发展的内在机制,筛选与NSCLC诊断、预后相关的基因,为NSCLC分子机制的进一步研究提供生物信息学依据,利用生物信息学方法对GEO数据库和TCGA数据库的数据集进行合并分析,筛选NSCLC组织与正常肺组织之间的差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）,并对所取交集的DEGs进行基因集富集分析（gene set enrichment analysis, GSEA）、基因本体论（gene ontology, GO）分析、KEGG （kyoto encyclopedia of genes and genomes）通路富集分析、蛋白质相互作用（protein-protein interaction, PPI）分析、ROC曲线诊断效能分析及LASSO生存分析。文中共筛选出240个DEGs,主要涉及核分裂、染色体分离等生物学过程。GSEA分析结果显示,富集的通路主要涉及DNA修复和细胞周期。从PPI网络中筛选出20个hub基因, ROC结果显示,... 

【文章来源】：生命科学研究. 2020,24(02)CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 数据下载与预处理
    1.2 差异表达基因的筛选
    1.3 GSEA分析、差异表达基因的基因本体论和通路富集分析
    1.4 蛋白质互作网络分析
    1.5 Hub基因ROC诊断分析及LASSO生存分析
2 结果
    2.1 差异表达基因筛选结果
    2.2 GSEA分析及GO和KEGG通路富集分析
    2.3 DEGs所编码蛋白质之间的相互作用分析
    2.4 ROC诊断分析及LASSO生存分析
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]SNI大鼠模型诱发的早期病理性疼痛相关基因芯片数据的生物信息学分析[J]. 解琪琪,李文洲,史卫东,邓亚军,任恩惠,马靖琳,康学文,汪静.  生命科学研究. 2018(05)



本文编号：3215241