【摘 要】
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目的:运用生物信息学方法探讨胃癌的预测指标和治疗靶点,并分析其与预后的关系。方法:从基因表达综合(GEO)数据库下载3个微阵列数据集(GSE13911、GSE33651、GSE79973),运用GE
【机 构】
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安徽医科大学第一临床医学院; 安徽医科大学第一附属医院胃肠外科;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81602425);安徽省省级大学生创新创业训练计划资助项目(1613010222);安徽医科大学高等学校省级质量工程资助项目(2016jyxm0529)
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目的:运用生物信息学方法探讨胃癌的预测指标和治疗靶点,并分析其与预后的关系。方法:从基因表达综合(GEO)数据库下载3个微阵列数据集(GSE13911、GSE33651、GSE79973),运用GEO2R筛选出胃癌样本与正常组织样本间的差异表达基因,通过基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析对差异基因进行功能和通路注释,同时使用STRING和Cytoscape构建蛋白互作网络(PPI),筛选出枢纽基因,结合Kaplan-Meier plotter数据库对筛选出的枢纽基因进行预后分析。结果:共筛选出135个差异表达基因,其中68个上调,67个下调。GO分析结果表明差异表达基因主要参与信号转导、钙离子结合、细胞外外泌体等生物学过程。KEGG分析显示差异基因主要富集的通路包括PI3K/Akt信号通路、ECM受体相互作用、黏着斑。经PPI分析筛选得出COL1A1、COL1A2、COL4A1、FN1、THBS1、CD44、COL2A1、COL4A2、CXCL8、COL5A1为枢纽基因,生存分析显示除THBS1的上调,其余基因的差异表达均影响胃癌患者的总体生存率。结论:所筛选的枢纽基因的异常表达可能参与胃癌的发生发展过程,与胃癌患者的预后密切相关,可以作为潜在的预测指标和治疗靶点为胃癌的进一步研究提供依据。
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