乳腺癌基因表达谱芯片的生物信息学分析

发布时间：2024-04-20 17:13

　　目的利用生物信息学方法及网页统计工具筛选与乳腺癌的发病相关的枢纽基因(hub基因),并且联合蛋白数据库等多数据库比对,进一步分析生物学功能及与预后的相关性。方法从GEO数据库中下载得到2个表达谱芯片数据集,利用在线工具GEO2R比对数据集中正常组织与乳腺癌组织的差异表达基因(DEG),使用DAVID在线数据库对差异基因进行功能富集分析和通路注释,后使用网页工具STRING和Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络并用其筛选出hub基因,最后结合Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的hub基因进行进一步分析和验证。结果共选取出127个DEG,其中有36个表达上调,91个表达下调。后使用Cytoscape软件中插件cytoHubba再次筛选得出AURKA、CDK1、PCNA、TOP2A、HMMR、RRM2、PRC1、MCM4、GINS2、SMC4等10个基因确定为hub基因。Kaplan-Meier plotter数据库生存分析验证显示除CDK1、SMC4外,其他基因的差异表达均与乳腺癌患者的总生存率(OS)相关。结论最后筛选出hub基因的与乳腺癌的发生及预后有密...

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【部分图文】：

图1GSE109169、GSE15852数据集的差异基因火山图（A）及其DEG韦恩图（B)

为了更深入地了解2个数据集中的DEG，利用DAVID进行了GO分析和KEGG途径富集分析（图2）。选取前5位的功能富集结果，GO分析显示DEG中主要参与的生物学过程：血管生成、过氧化氢分解代谢过程、蛋白激酶B信号的正向调控；对于分子功能（molecularfunction,MF....

图2对DEG进行GO分析和KEGG途径富集分析图

使用Kaplan-Meierplotter网页工具中的TEGA数据库的数据进行10个hub基因的预后分析，其中MCM4与CDK1对乳腺癌患者OS无明显影响，其余在乳腺癌组织中呈现高表达的hub基因均对乳腺癌患者的OS有显著影响（图6）。3讨论

图3利用Cytoscape中cytoHubba插件筛选10个hub基因网络图

在这项研究中，笔者首先从2个GEO数据集GSE109169、GSE15852中共筛选出127个DEG，并对筛选出DEG进行GO及KEGG富集分析。GO功能富集分析表明差异基因主要参与血管生成、蛋白激酶B信号的正向调控等生物学过程；主要富集在细胞外外来体细胞外间隙；KEGG分析显示....

图4GEPIA数据库中乳腺癌10个hub基因的相对表达水平比较

AURKA是哺乳动物细胞染色体分离过程的关键调控因子。经研究表明，与雌激素介导的乳腺癌细胞生长和耐药密切相关[8]。然而，对AURKA转录调控机制仍旧尚未可知，尤其是在乳腺癌。CDK1基因是细胞周期蛋白激酶的一种,它激活后可导致细胞的恶性增殖[9]。目前已有实验验证CDK1对癌细....

本文编号：3959721