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背景:胃癌是死亡率和发病率较高的恶性肿瘤之一。在全球范围内,胃癌的五年存活率仅为10%左右,而在中国,胃癌仍然是威胁人民身心健康的重大疾病之一。目前,病理活检仍然是胃癌患者疾病诊断的金标准。然而,这种诊断方法对于早期胃癌的患者不具有适用性,甚至还会给患者带来不必要的创伤。随着近年来高通量测序技术的快速发展,越来越多的潜在肿瘤靶点被逐步挖掘出来。随着此项技术的广泛使用,它已被当做生命科学领域十分重要的工具,在癌症的早期诊断,癌症分级以及预后预测中发挥举足轻重的作用。目的:我们从GEO数据库中选择了GSE54129数据集,并试图借助生物信息学方法预测其上下游的基因调控关系,旨在寻找胃癌发生发展的关键基因。从而寻找胃癌早期筛查、早期预防、早期诊断以及可以指导胃癌患者预后转归的肿瘤标志物。方法:在GSE54129数据集中,包含了111个癌症样本和21个正常胃黏膜上皮样本。应用生物信息学方案,挑选胃癌患者与健康人之间的差异表达基因(DEG),然后使用DAVID进行基因本体论(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)pathway分析。此外,使用Cytoscape可视化这些DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI)。从PPI网络中检测核心模块,选择15个具有高度关联性的枢纽基因,结合Overall Survival生存分析结果,确定相关的Hub Gene。最后,从Hub Gene出发,运用生物信息学预测软件,预测其上下游调控机制,旨在为深入了解肿瘤标志物在胃癌的发生发展中的作用提供指导。结果:差异基因分析结果显示,合计468个上调基因,这些基因富集了粘着斑,ECM受体相互作用和PI3K-Akt信号通路,另外503个下调基因,富集了细胞色素P450,化学致癌作用,视黄醇代谢和胃酸分泌。借助生物信息学分析软件,构建蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPI network),检测到三个核心模块,遴选出15个具有高度关联性的枢纽基因(Hub Gene),包括BGN,MMP2,COL1A1和FN1。结合基因关联性分析,BGN基因与PD1联系紧密,它可以作为诊断和指导胃癌联合化疗的新生物标志物。故对其展开深度挖掘,借助starbase、JASPAR等权威生物信息学网站,预测其可能的机制为转录因子YY1诱导的lncRNA HCG18竞争性吸附miR-296-3p调控BGN表达进而促进胃癌迁移与侵袭。结论:癌基因BGN可作为胃癌恶性程度以及指导联合化疗的参考指标,在分子生物学水平上为胃癌的早期预防、诊断、个体化治疗提供理论依据。