基于数据库挖掘分析FN1、COL4A1、COL4A2基因在胃癌中的表达及意义

目的 基于数据库挖掘分析胃癌预后预测和胃癌靶向治疗的潜在关键基因(Hub基因)。方法 本研究选取基因表达综合数据库(GEO)的GSE33651和GSE118916数据集(研究时间为2011年11月—2019年8月)。GEO2R进行胃癌差异表达基因(DEGs)分析。DAVID数据库对DEGs进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用STRING数据库和Cytoscape软件构建DEGs的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,其中Degree>10的DEGs被认为是Hub基因。基于癌症基因组图谱(TCGA)的胃腺癌数据,使用OncoLnc和UALCAN数据库对Hub基因进行生存分析和表达分析。TIMER数据库对Hub基因进行免疫浸润分析。结果 GSE33651和GSE118916中鉴定出80个共有上调和34个共有下调DEGs。DEGs富集在69个GO条目和7个KEGG信号通路。从PPI网络中筛选出14个Hub基因。FN1、COL4A2和COL4A1基因在胃癌组织的表达水平均显著高于胃正常组织,且在胃癌中具有良好的预后预测价值。FN1、COL4A2和COL...     

舌鳞状细胞癌关键基因的筛选及其潜在治疗药物的预测

目的 通过生物信息学方法筛选舌鳞状细胞癌的关键基因,并预测其潜在的治疗药物。方法 从GEO数据库中下载GSE34105和GSE13601数据集,并利用limma包筛选DEGs。DAVID数据库对DEGs进行GO及KEGG富集分析。STRING数据库构建PPI网络,并在Cytoscape中进行可视化。“CytoHubba”筛选Hub基因,并利用TCGA数据库、HPA数据库及RT-qPCR进行验证。最后,在Cellminer数据库中筛选Hub基因潜在的治疗药物。结果 共筛选出192个DEGs,其中上调基因84个,下调基因108个。GO富集分析显示,DEGs主要涉免疫反应、细胞外基质分解等生物学过程;KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在EMC-受体相互作用信号通路。筛选出IFIT3、OAS2作为Hub基因。预测出布加替尼、艾沙佐米柠檬酸盐及硼替佐米等19种可能靶向作用于舌鳞状细胞癌的药物。结论 通过生物信息学方法筛选出两个Hub基因,并预测其潜在的治疗药物,为研究舌鳞状细胞癌的分子机制及开发治疗药物提供理论基础。     

应用生物信息学分析正常女性不同乳腺密度差异表达基因

目的：应用生物信息学技术筛选高乳腺密度和低乳腺密度的正常女性的差异基因并分析其富集通路,为致密型乳腺女性乳腺癌早期诊断、靶向治疗和预后评估提供理论依据。方法：从GEO数据库获取GSE38506数据集,使用GEO2R筛选差异表达基因。使用DAVID数据库进行GO、KEGG富集分析,并应用STRING及Cytoscape软件的 CytoHubba插件进行蛋白相互作用网络分析,筛选出Hub基因。最后使用bcGenExMiner在线工具对这5个Hub基因进行预后分析。结果：从GSE38506基因芯片共筛选出830个显著差异表达基因,其中上调基因442个,下调基因388个。富集分析显示,差异表达基因主要涉及信号转导、GTP酶活性的正调控、固有免疫反应、细胞黏附、细胞质膜、细胞表面、细胞连接、ATP结合、肌动蛋白结合、转录因子结合等。共筛选出2个核心模块和5个Hub基因,包括EGFR、JUN、CDC42、SRC、RAC1,并且它们都与乳腺癌预后相关。结论：通过生物信息学筛选出了正常女性乳腺密度相关的 5个核心基因,可能对乳腺癌的发生发展和预后存在一定影响,是潜在的致密型乳腺女性易患乳腺癌的分子学标志物和靶向治疗新位点。     

香青兰提取物治疗溃疡性结肠炎的网络药理学分析

目的:基于网络药理学探讨香青兰提取物治疗溃疡性结肠炎的作用机制。方法:利用数据库收集香青兰提取物和溃疡性结肠炎的靶基因,通过蛋白质互作网络(Protein-Protein Interaction Networks, PPI)网络分析以及中心网络拓扑筛选,对靶基因进行基因本体论(GO)功能富集分析、《京都基因与基因组百科全书》(KEGG)通路富集分析。结果:通过检索数据库共获得172个香青兰提取物活性成分治疗溃疡性结肠炎的潜在靶点,同时,利用PPI网络分析筛选出了关键治疗基因,并对蛋白质群进行了生物学功能注释,此外,KEGG通路富集分析表明香青兰提取物治疗溃疡性结肠炎时涉及消化、免疫系统反应和炎症反应的多条相关通路。结论:香青兰提取物中的活性成分具有多种生物学功能,可作用于多条炎症、免疫及癌症相关通路,具有多成分、多靶点协同作用的特点。     

基于WGCNA分析和SVM建模对轻度认知功能障碍患者血液基因生物标志物的筛选研究

目的： 分析轻度认知功能损害（mild cognitive impairment,MCI）患者的外周血表达谱数据,寻找MCI的基因生物标志物。 方法： 从GEO数据库下载GSE63063表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）明确与MCI相关的共表达模块,对最显著的模块进行功能富集分析,利用STRING数据库构建模块的蛋白互作（protein-protein interaction,PPI）网络,识别网络中的Hub基因,基于支持向量机（support vector machine,SVM）建立MCI的诊断模型,并进行受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）分析,检测其诊断能力。 结果： 通过WGCNA分析,发现9个与MCI相关的共表达模块,brown模块与MCI的相关性最强。通过MCC算法筛选出每个模块的前15个Hub基因,其中brown模块的Hub基因诊断能力最高,在训练集及验证集中的ROC曲线下面积分别为0.864、0.789。 结论： brown模块的Hub基因可成为诊断MCI的潜在生物学标志物。     

基于TCGA和Oncomine数据库前列腺癌关键基因的筛选

目的利用癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）和Oncomine数据库筛选前列腺癌（PCa）的关键基因。方法从TCGA数据库中下载PCa的RNA测序数据,包括PCa组织499例,癌旁正常组织52例。利用R软件筛选差异表达基因,采用DAVID、STRING数据库进行基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析并构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络;利用Cytoscape软件筛选PPI网络中连接程度前10位Hub基因,采用Oncomine数据库获取Hub基因与PCa相关数据,通过Meta分析获取关键基因。结果最终筛选出PCa差异表达基因919个,其中表达上调基因424个,表达下调基因495个。GO分析显示,差异表达基因生物学过程主要富集于突触传递、细胞间信号传导、跨膜转运和细胞分化,细胞组成主要富集于细胞外空间、细胞外区域、质膜的组成部分和质膜,分子功能主要富集于序列特异性DNA结合、钙离子结合和结构分子活性;KEGG通路分析显示,差异表达基因主要富集于神经活性配体-受体相互作用、药物代谢-细胞色素P450和细胞色素P450代谢异种生物。PPI网络中前10位Hub基因分别是CDC20、CCNA2、BUB1B、HJURP、AURKB、TTK、KIF4A、MKI67、CENPA、NCAPH。最终筛选出PCa关键基因4个,分别是HJURP、KIF4A、CENPA、NCAPH。结论基于TCGA和Oncomine数据库获取Pca关键基因4个,包括HJURP、KIF4A、CENPA、NCAPH。     

多形性胶质母细胞瘤相关基因和候选通路的生物信息学分析

目的：采用生物信息学方法分析与多形性胶质母细胞瘤（GBM）发生发展相关的关键基因和候选通路,探讨GBM的发病机制和治疗靶点。方法：自癌症基因组图谱（TCGA）数据库和基因表达综合（GEO）数据库获得基因表达数据集TCGA-GBM及GSE7696,分别采用Deseq2和limma R数据包筛选GBM组织与癌旁正常组织中的差异表达基因（DEGs）,并对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析,采用STRING数据库进行蛋白-蛋白互作（PPI）网络分析,采用Cytoscape 3.9.1软件对PPI网络进行可视化并进行模块分析。结果：对TCGA-GBM转录数据和芯片数据集GSE7696进行DEGs分析后共获取13个共同上调差异表达基因（UDEGs）和77个共同下调差异表达基因（DDEGs）。GO功能富集分析,DDEGs主要富集于氯离子通道活性、γ-氨基丁酸（GABA）受体活性、GABA门控氯离子通道活性、GABA-A受体活性、顺行突触传递信号和化学突触传递等生物学过程;KEGG信号通路主要富集于GABA能突触、神经活性配体-受体相互作用、...     

基于黄芩汤治疗结直肠癌作用机制的网络药理学和分子对接分析

目的：通过网络药理学和分子对接技术分析黄芩汤治疗结直肠癌（CRC）的潜在作用靶点,阐明其相关分子机制。方法：基于中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）构建黄芩汤活性成分和作用靶点数据集,通过GeneCards、人类在线孟德尔遗传（OMIM）、药物遗传学和药物基因组学知识库（PharmGKB）等数据库构建CRC疾病相关靶点数据集。利用R软件、Cytoscape软件和STRING数据库构建药物-疾病靶点交集、黄芩汤中药复方调控网络和蛋白-蛋白互作（PPI）网络。利用R软件和Metascape平台进行基因本体论（GO）功能富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）信号通路富集分析。采用AutoDock和PyMol软件进行分子对接验证,评估配受体结合情况。结果：筛选黄芩汤有效活性成分136个,黄芩汤治疗CRC的潜在靶点242个,核心靶点18个,基于信号通路分析获得CRC密切相关核心关键靶点5个,分别为蛋白激酶B1 (AKT1)、丝裂原活化蛋白激酶3 (MAPK3)、原癌基因FOS、肿瘤蛋白P53 (TP53)和原癌基因MYC。GO功能富集分析,主要参与多种细胞应激反应的生物过程。KE...     

WGCNA与机器学习算法识别结直肠癌发病机制中潜在PANoptosis关键基因

目的:利用生物信息学与机器学习算法筛选结直肠癌(CRC)发病机制中的PANoptosis关键基因,开发并验证与CRC相关的多基因预测模型。方法:基于基因表达综合数据库(GEO)中CRC基因芯片筛选CRC组织与正常组织差异表达基因(DEGs)。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选疾病特征模块基因。采用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)算法、支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)和随机森林算法获得枢纽基因,并取PANoptosis相关基因的交集,获得PANoptosis关键基因,构建预测CRC的列线图模型。使用受试者工作特征(ROC)曲线确定PANoptosis关键基因及列线图模型的诊断价值。结果:共获得4个PANoptosis关键基因,即细胞周期蛋白依赖性激酶1(CDK1)、二肽酶1(DPEP1)、半胱氨酸天冬氨酸蛋白水解酶7(CASP7)和半胱氨酸天冬氨酸蛋白水解酶8(CASP8)。基于4个PANoptosis关键基因,在训练集构建nomogram图,其校准预测曲线与标准曲线贴合较好,且在预测CRC发生的临床效能上表现良好。在验证集也证实了上述结果。在训练集和验证集中均...     

急性心肌梗死的NETosis模式与免疫特点的综合分析

目的：本研究旨在探讨急性心肌梗死(AMI)的NETosis模式及免疫特点,并开发早期监测工具。方法：利用加权相关网络分析（WGCNA）从GEO数据库的GSE60993、GSE48060和GSE61144数据集中筛选出与AMI相关性最高的基因模块。然后对该模块的基因进行功能富集分析,并与NETosis相关基因取交集,以获得AMI患者与免疫相关的NETosis基因（NRGs)。用三种机器学习算法(LASSO、SVM-RFE、RF)识别枢纽基因（Hub基因）。在GSE66360数据集中通过受试者工作特征(ROC)分析和箱线图对Hub基因的诊断性能进行评估。采用共识聚类算法对AMI的NETosis进行非监督聚类分析。用单样本基因集富集分析(ssGSEA)和基因集变异分析(GSVA)分别评价免疫浸润活性。最后,进一步构建了比格犬AMI诊断模型,并用qRT-PCR方法验证Hub基因。结果：共鉴定出11个NRGs,筛选出4个与免疫微环境密切相关的Hub基因,它们对AMI具有较高的诊断效率。同时,本研究通过犬AMI模型验证了Hub基因的准确性。结论：NRGs不仅与AMI的免疫微环境密切相关,而且可以作...     

通过生物信息分析筛选肾上腺皮质癌的关键生物标志物和治疗靶点

目的基于生物信息学分析的方法寻找肾上腺皮质癌(ACC)的分子标志物及其相关治疗靶点。方法通过基因表达综合数据库寻找并下载关于ACC的基因表达芯片GSE19776和GSE143383,采用在线分析工具(GEO2R)对两组芯片数据进行分析,筛选出肿瘤与正常组织的差异基因,并对差异基因进行Gene Ontology基因富集分析及KEGG信号通路富集分析。再对差异基因String网站进行PPI网络构建,然后通过Cytoscape软件进行可视化分析,筛选出相关的核心基因。结果筛选出的上调差异核心基因分别为RACGAP1、CCNB1、TYMS、MAD2L1、NCAPG、CDK1,下调差异基因的核心基因为IGF1、CXCL12、TLR4、TGFBR2、HGF,它们与患者的病理分期及总体生存率存在相关性。结论筛选出的核心基因为将来ACC的诊断以及相关靶向治疗提供了相关依据。     

基于RNA测序的A亚型呼吸道合胞病毒毛细支气管炎转录组学特征分析及关键基因预测

目的：基于RNA测序数据的分析，寻找A亚型呼吸道合胞病毒（RSV）毛细支气管炎有关的关键基因（Hub基因）和通路，为RSV毛细支气管炎的干预和治疗提供依据。方法：招募23例RSV毛细支气管炎住院患儿为病例组，以10例健康儿童为对照组。收集外周血白细胞并提取RNA用于高通量测序。利用三种R软件包（DESeq2、edgeR、limma）获取病例组和对照组之间的差异表达基因（DEGs）。利用R包clusterProfiler和Metascape在线工具对所有的DEGs进行GO和KEGG富集分析。利用STRING数据库进行DEGs的蛋白互作分析，用Cytoscape软件筛选Hub基因。结果：共筛选出286 个DEGs，包括166 个表达上调的基因和120 个表达调的基因。GO功能富集分析发现DEGs主要参与过氧化氢代谢过程、细胞对生物刺激的应激反应、维生素D受体信号通路等生物学过程。KEGG通路分析显示DEGs主要涉及免疫系统中的细胞因子信号、适应性免疫系统、中性粒细胞脱颗粒等信号通路。从蛋白互作网络中筛选出4个核心模块，主要与RAF/MAP激酶级联反应、病毒蛋白与细胞因子和细胞因子受体互作等通路有关。最后筛选出RRM2、BUB1B、BUB1、MCM10、CDC45、MKI67、ASPM、NCAPG、NUSAP1、ESPL1、CDT1 共11个与A亚型RSV毛细支气管炎相关的Hub基因。结论：本研究鉴定出的免疫相关通路和Hub基因可能与RSV毛细支气管炎发病有关，其具体机制值得进一步研究。     

头颈部鳞癌的基因模块化分析及潜在抗癌药物筛选

目的 利用生物信息学模块化分析方法,筛选头颈部鳞癌中的功能性基因模块,为头颈部鳞癌的研究和治疗提供新的靶点.方法 获取GEO数据库中头颈部鳞癌的全基因组数据(GSE6631)后,利用R语言limma包筛选头颈部鳞癌中差异表达基因.通过STRING数据库,建立头颈部鳞癌中差异表达基因的蛋白-蛋白互作网络.然后,利用Cytoscape软件的MCODE插件筛选头颈部鳞癌中的基因模块.利用DAVID数据库,获得模块功能.最后,挖掘模块基因中的蛋白激酶基因并利用Selleckchem数据库筛选其激酶抑制剂.结果 共筛选出头颈部鳞癌中的差异表达基因929个(P<0.05且|Fold Change|≥2).根据String数据库,发现这些差异基因中共有5588个蛋白质互作对,并据此建立鼻咽癌中的蛋白质互作网络.利用MCODE方法在蛋白质互作网络中共筛选出3个基因模块.GO分析显示这些模块与头颈部鳞癌的关系十分密切,主要包括参与细胞周期、细胞增殖、细胞黏附、细胞凋亡等重要肿瘤细胞活动.3个模块包含3个蛋白激酶基因,即CDK1、CDK4和CDK5,共筛选出调控它们的39个激酶抑制剂,其中20个对头颈部鳞癌的作用还不清楚,具有成为抗癌新药的潜力.结论 头颈部鳞癌中的3个功能性基因模块可能在头颈部鳞癌的发生发展中发挥重要作用,20个激酶抑制剂可能通过调控CDK家族基因来调控头颈部鳞癌的发生发展,这些功能性模块的挖掘和激酶抑制剂的筛选可能为头颈部鳞癌的研究和治疗提供新的靶点.     

基于生物信息学分析的圆锥角膜相关Hub基因及其通路的鉴定

目的：明确圆锥角膜（KC）潜在的目标基因并探讨其潜在的病理机制。方法：从GEO数据库中下载GSE77938的基因芯片数据并进行生物信息学分析。GSE77938数据集包含50个样本,包括25例KC患者和25例正常对照者。采用Cytoscape软件进行GO和KEGG富集分析,并通过Cytoscape软件构建差异表达基因（DEGs）的蛋白相互作用（PPI）网络。结果：在KC中共鉴定出1 547 个DEGs,包括1 103 个上调基因和444 个下调基因。GO分析结果显示,上调的DEGs在生物过程（BP）中的1 220条通路中显著富集、细胞成分（CC）的黑素体的102条通路和分子功能（MF）的102条通路中显著富集。下调DEGs的富集功能在BP、CC和MF中分别为99、64和47个通路。KEGG通路分析显示上调的DEGs富集于72条通路,而下调的DEGs富集于8条通路。从PPI网络中鉴定出Hub基因TNF、JUN、IFNG、PTPRC、ICAM1、FOS、IL6、CXCL8、LCK、CSF2、MMP9、ITGAX、CD40LG和IL10,ClueGO分析发现这些基因涉及GO术语中的6 条显著通路和KEGG中的3 条通路。结论：所鉴定的DEGs和枢纽基因促进了对KC发生的分子机制的理解,其可能作为KC治疗的分子靶点和诊断性生物标志物。     

基于高通量芯片对小儿急性髓系白血病的生物信息学分析

目的：通过生物信息学工具筛选小儿急性髓系白血病（AML）相关的差异表达基因（DEGs）,探讨小儿AML的核心基因并阐明其发病机制。方法：从基因表达数据库（GEO）下载符合本研究要求的小儿AML的转录组数据,采用基因表达分析工具（GEO2R）进行DEGs的筛选。利用基因本体功能注释（GO）及京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析DEGs功能及通路富集情况;利用STRING数据库构建蛋白质互作网络（PPI）并利用Cytoscape软件及插件iRegulon筛选相关的核心基因（Hub genes）及转录因子,通过生物技术信息基因云（GCBI）在线数据库分析前5位的核心基因。结果：本研究共筛选出600个DEGs,其中407个基因上调,193个基因下调。GO分析,相关的DEGs主要参与细胞成分的组成,包括核浆、细胞质、核膜和核斑点。KEGG分析,DEGs主要在肿瘤坏死因子（TNF）、细胞因子受体相互作用及Jak激酶/信号转导与转录激活子（Jak-STAT）信号通路中富集。通过STRING数据库及Cytoscape软件共筛选出甲酰肽受体2（FPR2）、磷酸肌醇3激酶调节亚单位1（PIK3R1）、E1A结合蛋白p300（EP300）、热休克蛋白90α家族（HSP90AA1）和NRAS原癌基因（NRAS）等前20个连接度最高的核心基因,其中EP300、HSP90AA1和NRAS参与了白血病的发生发展。iRegulon共筛选出TP63、NFE2L1和TBX等55个作用于Hub基因的转录因子。结论：筛选出的核心基因和转录因子可能参与小儿AML的发生发展,并可能成为小儿AML的治疗新靶点。     

miR-129-5p调控的COL1A1作为胃癌潜在治疗靶点的生物信息学分析

目的应用生物信息学技术探索胃癌发病机制,为胃癌的防治提供生物信息学依据。方法用GEO2R在线工具分析 GSE79973中胃癌组织和正常胃黏膜组织的差异表达基因（Differentially expressed genes, DEGs）,通过DAVID数据库对DEGs 进行GO分析和KEGG通路富集分析,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape 软件进行关键基因 （Hub 基因）筛选和功能模块分析,并在GEPIA 数据库对Hub 基因进行验证,用Target Scan 数据库预测调控靶基因的 microRNAs,并用OncomiR分析microRNAs在胃癌组织中的表达及其与生存预后的关系。结果共筛选出181个在胃癌中差异 表达的基因。蛋白质互作网络筛选出10个Hub基因。DEGs功能分析主要涉及蛋白质消化吸收、PI3K-Akt信号通路、ECM-受 体相互作用、血小板激活信号通路。GEPIA数据库验证显示COL1A1 在胃癌组织中高表达,并和胃癌患者的不良预后有关。 miR-129-5p与COL1A1 mRNA的3’UTR结合。与正常组织相比,miR-129-5p在胃癌组织中表达明显下调,且与胃癌患者预后 具有一定相关性。结论miR-129-5p调控的COL1A1是胃癌潜在的治疗靶点。     

差异基因表达谱分析小鼠烧伤早期免疫细胞刺激反应的相关基因靶标

目的利用生物信息学方法对小鼠烧伤早期免疫细胞差异基因表达谱进行分析,筛选烧伤早期应对刺激反应相关基因靶
标。方法从GEO数据库中下载GSE7404数据集,通过配对样本t检验和倍比法筛选差异表达基因,利用DAVID数据库进行
GO功能富集分析筛选刺激反应相关差异表达基因,并进行KEGG通路富集分析,同时应用STRING数据库及Cytoscape软件构
建刺激反应相关基因的蛋白互作网络,运用荧光定量PCR技术验证其中部分基因差异表达。结果（1）在烧伤后第1天共有259
个刺激反应相关差异基因被选出,其中上调基因118个,下调基因141个。KEGG通路富集分析显示差异基因主要富集于免疫
相关通路及细胞生长与死亡相关通路;将259个刺激反应相关差异基因通过STRING数据库及Cytoscape软件进行蛋白互作网
络分析,分析显示Lck、Stat1、Myd88、Stat3和Jun基因同时在蛋白互作网络中具有最大互作关系和在子网络中处于中心位置,可
能是潜在的诊断及治疗靶标;（2）实时荧光定量PCR技术检测显示Lck、Stat1、Myd88、Stat3和Jun基因表达情况与分析结果相一
致。结论通过对小鼠烧伤后第1天全血游离白细胞基因芯片分析我们发现Lck、Stat1、Myd88、Stat3和Jun基因在烧伤早期刺
激反应过程中发挥重要的作用。
     

骨肉瘤关键基因及免疫浸润的生物信息分析

目的 通过生物信息学方法筛选骨肉瘤潜在的关键基因,并分析其免疫浸润模式。方法 从基因表达综合数据库(GEO)获取与骨肉瘤相关的基因表达谱GSE16088和GSE12865,采用生物信息学方法筛选与骨肉瘤相关的差异表达基因(DEGs),并进行基因本体(GO)功能注释和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析、免疫细胞浸润分析。通过蛋白质-蛋白质相互作用网络筛选出骨肉瘤潜在的关键基因,利用癌症基因组图谱数据库(TCGA)验证关键基因在骨肉瘤和正常组织样本中的表达情况。结果 共筛选出108个DEGs。GO功能注释和KEGG富集分析显示,DEGs主要富集在整合素结合、细胞外基质(ECM)结构成分、ECM受体相互作用和磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)信号通路。巨噬细胞是骨肉瘤最主要的免疫浸润细胞。分泌型磷蛋白1(SPP1)、基质金属肽酶2(MMP2)、赖氨酰氧化酶(LOX)、V型胶原蛋白α(II)链(COL5A2)、黑色素瘤细胞黏附分子(MCAM)5个关键基因在骨肉瘤和正常组织样本中的表达存在差异(P均<0.05)。结论 SPP1、MMP2、LOX、COL5A2、MCAM在骨肉瘤中均上调,可能是骨肉瘤潜在的生物标志物。巨噬细胞是骨肉瘤最主要的免疫浸润细胞,可为骨肉瘤的治疗提供新的方向。     

拟康氏木霉胞外多糖联合奥沙利铂可体外协同抑制结直肠癌细胞的增殖

目的 探讨拟康氏木霉胞外多糖（EPS）联合奥沙利铂（Oxa）用药对结肠癌细胞HCT116的协同抑制作用。方法 实验分为Control组（0 μg/mL）、Oxa组（8 μg/mL Oxa）、EPS组（100 μg/mL EPS）、EPS+Oxa组（8 μg/mL Oxa+100 μg/mL EPS）。CCK-8检测细胞活力，CompuSyn软件拟合Fa-CI曲线评价联用效果。流式检测凋亡和周期、划痕实验和transwell实验检测细胞迁移能力，Oxa和EPS相关基因与结直肠癌相关基因取交集进行PPI分析以及GO和KEGG富集分析。结果 Oxa单用或与EPS联用处理HCT116细胞，均可使HCT116细胞活力受到抑制，并呈现剂量与时间依耐性，两者联用有明显的协同作用（CI<1）。两药联用组的细胞总凋亡率与Oxa组以及对照组比较均显著升高（P<0.05）；联合用药组处于S期的比例高于其他各组。EPS和Oxa均具有抑制HCT116细胞迁移的作用，两者联用后抑制作用更为明显。KEGG分析显示主要涉及耐药、凋亡、血管新生等通路。结论 EPS联合奥沙利铂可协同抑制HCT116细胞增殖，促进该细胞凋亡和细胞S周期阻滞、抑制细胞迁移，铂耐药、PI3K-Akt、MAPK等信号通路发挥了关键作用。