基于GEO数据库的胃癌差异表达基因的生物信息学分析

发布时间：2023-09-29 00:21

　　目的:运用生物信息学方法探究胃癌组织中的差异表达基因(DEGs)。方法:从GEO数据库下载数据集并筛选出胃癌DEGs,利用GO和KEGG分析对DEGs进行功能和通路注释,同时使用String数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络(PPI),筛选出核心基因,结合Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的DEGs进行预后分析。结果:共筛选出2 773个DEGs,其中1 423个上调,1 350个下调。选择COL1A1、COL1A2、BGN等作为10个核心基因并进行预后分析,除COL5A2外,其余基因的上调均影响胃癌患者的总体生存率。结论:COL1A1、COL1A2、BGN等DEGs可能参与胃癌的发生发展,与胃癌患者的预后相关,可以作为胃癌潜在的预测指标和治疗靶点。

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【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 资料
    1.2 方法
        1.2.1 DEGs的筛选
        1.2.2 DEGs的基因本体论(gene ontology,GO)富集分析与京都基因与基因组百科全书(the kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路分析
        1.2.3 蛋白互作网络的构建和核心基因的筛选
    1.3 核心基因的预后分析
2 结果
    2.1 筛选DEGs
    2.2 胃癌DEGs的生物过程分析
    2.3 胃癌DEGs参与的信号通路分析
    2.4 PPI网络构建和核心基因鉴定
    2.5 核心基因的预后分析
3 讨论



本文编号：3848909