筛选与探讨乳腺癌的关键生物标志物及预后价值

目的 基于生物信息学方法筛选乳腺癌的关键生物标志物，并分析其预后价值。方法 利用TCGA和GEO数据库筛选乳腺癌的共有差异表达基因；DAVID数据库对差异基因进行GO和KEGG富集分析；单因素和多因素Cox分析获得具有显著预后价值的基因；利用UALCAN在线工具对关键基因进行病理特征分析。结果 从TCGA和GEO数据库中分别获得1566和231个差异基因；通过共表达分析得到140个共有的差异表达基因；单因素和多因素Cox回归分析中发现S100B和TFF1在乳腺癌中具有独立预后价值；临床病理特征分析结果显示，S100B和TFF1在乳腺癌组织中的表达与其患者的性别、分期、淋巴结转移、TP53突变等均有显著差异。结论 S100B和TFF1可作为关键生物标志物影响乳腺癌的发生和发展。     

利用生物信息学分析人ZUP1基因在乳腺癌中的表达及机制

目的 探讨ZUP1在乳腺癌(BC)发生发展中的临床价值及上下游机制。方法 通过使用GEO,TCGA和GTEx数据库,探索ZUP1在乳腺癌中表达水平与临床应用价值。利用单因素回归分析乳腺癌患者数据库临床信息,比较乳腺癌组织中ZUP1 表达与临床病理因素的关系。将乳腺癌患者分为ZUP1高表达组和ZUP1低表达组,使用Kaplan-Meier分析乳腺癌患者生存状况。用生物信息学方法预测潜在调控ZUP1的miRNA和泛素连接酶,最后进行基因集富集分析。结果 以GEO数据库为基础的ZUP1在乳腺癌组织中的表达高于正常对照组织。ZUP1高表达组患者的预后显著低于低表达组(P=0.031)。Hsa-miR-10b-3p和hsa-miR-499a-5p表达水平与ZUP1表达呈负相关,包括MARCH1,MARCH8,Mdm2,synoviolin和MIB1在内的E3泛素化蛋白连接酶可能调节ZUP1的蛋白表达。GSEA结果说明ZUP1主要在乳腺癌中参与“基础转录因子”, “泛素介导的蛋白质水解”, “卵母细胞减数分裂”, “RNA降解”和 “极光B通路”等通路。结论ZUP1在乳腺癌中表达上调,与病人预后具有相关性,可能是一种具有前瞻性的诊断和预后的乳腺癌生物标志物。     

基于大数据的前列腺癌生物信息学分析

【目的】利用生物信息学的方法,对GEO和TCGA两个基因组学数据库进行分析,探究与前列腺癌相关的差异基因及相关的调控网络。【方法】综合GEO数据库的前列腺癌基因表达芯片数据（GSE46602、GSE55945）和TCGA数据库的RNA-seq数据,利用GEO2R及R语言的edgeR包进行基因差异分析,获得共同的显著差异基因,结合R语言的clusterProfiler包进行GO功能分析及KEGG通路分析,同时利用string网站进行蛋白互作网络分析,筛选出前列腺癌中调节蛋白表达量的关键基因,再结合TCGA临床随访数据分析关键节点基因的临床预后价值。【结果】获得共同差异基因共278个,其中表达上调100个,表达下调178个,它们与上皮细胞的调节增殖、含苯化合物的代谢过程等功能以及谷胱甘肽代谢和粘着斑等信号通路密切相关。蛋白互作网络分析结果得出3个重点蛋白表达模块以及12个关键节点基因。在这些关键基因中,EDN3、EDNRB和AMACR与前列腺癌患者的生存率密切相关。【结论】通过对前列腺癌基因芯片和RNA-seq数据的生物信息学分析,我们发现EDN3、EDNRB与AMACR很可能在前列腺癌的发生发展过程中发挥重要作用。     

基于肿瘤干性相关基因的肾癌预后模型构建

目的 通过挖掘基因表达汇编(GEO)数据库中肾癌干细胞芯片数据,寻找肾癌细胞干性标志物,并联合癌症基因组图谱(TCGA)数据库中的肾癌临床及转录组数据构建一种评估肾癌预后的模型.方法 从GEO数据库GSE48550数据集中下载芯片数据,筛选肾癌干细胞和正常肾小管上皮细胞之间的差异表达基因,通过基因本体(GO)和基因集富集分析进行功能及通路分析,通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络构建确定肾癌干细胞核心基因.从TCGA数据库下载肾癌患者年龄、临床分期、预后情况及相关基因的表达水平,通过单因素及多因素Cox回归分析筛选肾癌预后的独立危险因素,构建预测肾癌患者总生存期的列线图模型.结果 通过分析肾癌干细胞和正常肾小管上皮细胞的芯片数据,发现差异表达基因富集在细胞趋化、细胞外基质形成及受体配体活性等模块,炎症反应通路、P53通路及TNF-α/NF-κB通路在肾癌干细胞中显著激活.单因素及多因素Cox回归分析结果表明,年龄、临床分期为肾癌预后的独立危险因素,趋化因子家族中的C-X3-C基序趋化因子配体1(CX3CL1)是肾癌预后的独立保护因素.通过评估模型区分度,发现基于年龄、临床分期及CX3CL1表达水平的风险模型可准确预测肾癌患者总体生存率,其中C指数为达到0.803.结论 通过GEO和TCGA数据库联合分析筛选肾癌干性相关基因,构建了一种联合患者年龄、临床分期及CX3CL1表达水平的新模型,新模型可用于评估肾癌患者预后.     

基于生物信息学分析FAM83H-AS1在乳腺癌中的表达及临床意义

目的 通过生物信息学分析FAM83H-AS1在乳腺癌中的表达及其对临床治疗和预后评估的意义。方法 下载癌症基因组图谱（the Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中多种肿瘤表达资料,采用R语言分析FAM83H-AS1在多种癌症中的表达情况。单独分析FAM83H-AS1在乳腺癌中的表达情况,并通过基于基因表达水平值的交互式分析平台（Gene Expression Profiling Interactive Analysis,GEPIA）在线数据库验证表达情况。利用TCGA数据库下载并分析生存资料,明确FAM83H-AS1表达水平与乳腺癌患者预后的关系,并利用GEPIA及Kaplan-Meier Plotter进行双重验证。同时利用TCGA临床信息分析FAM83H-AS1与临床病理分期的关系,运用R语言分析FAM83H-AS1与肿瘤微环境、免疫检测点相关基因及肿瘤突变负荷（tumor mutation burden,TMB）的相关性,并进行基因集富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）。结果 FAM83H-AS1在多种癌症中表达异常,其中在乳腺癌中的表达显著升高,且高表达FAM83H-AS1的乳腺癌患者总生存率显著降低。此外,不同临床分期的乳腺癌患者FAM83H-AS1的表达水平不同。FAM83H-AS1与乳腺癌样本中的基质细胞评分及免疫细胞评分均呈负相关,与一些免疫检测点相关基因表达具有相关性,TMB雷达图结果提示FAM83H-AS1在乳腺癌中的表达与TMB存在正相关性,GSEA结果提示FAM83H-AS1的表达与错配修复功能呈正相关性。结论 FAM83H-AS1基因在乳腺癌中高表达,与患者的不良预后、临床病理分期、肿瘤微环境及TMB均有相关性。同时FAM83H-AS1与免疫检测点相关的一些基因及错配修复基因存在相关性,以上可能为临床乳腺癌的治疗、预测预后及基因靶向药物的研制提供理论依据。     

基于芯片数据的雌激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药相关基因分析

目的:从分子水平揭示激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药的机制,并寻找潜在的治疗他莫昔芬耐药的靶点。方法:从公共基因芯片表达数据库（GEO）中下载雌激素受体阳性乳腺癌的相关基因芯片数据GSE67916,利用GEO2R在线分析工具筛选他莫昔芬耐药性与敏感性乳腺癌的差异表达基因;并利用DAVID软件对所筛选差异表达基因进行相关功能及通路富集分析;通过STRING、Cytoscape等工具对其进行蛋白间相互作用网络的构建和分析。结果:筛选出438个差异表达基因,其中300个上调表达基因,138个下调表达基因。GO功能分析发现这些差异基因主要参与蛋白结合、细胞对雌激素的反应、免疫应答、细胞质及细胞外基质等分子功能及生物学过程;KEGG通路富集分析显示主要富集在MAPK信号通路和HIF-1信号通路等。STRING、Cytoscape分析显示MAPK1、ESR1、SMARCA4、RANBP2和PRKCA为潜在的关键节点基因,对其进行文献挖掘及分析显示与激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药相关。结论:利用生物信息学方法对他莫昔芬耐药与他莫昔芬敏感的雌激素受体阳性乳腺癌的差异表达基因分析,可有效发掘这些差异表达基因的相互作用,为雌激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬耐药寻找新的治疗靶点提供新方向。     

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。     

生物信息学方法分析与宫颈癌有关联的基因

目的 通过TCGA和GEO数据库筛选与宫颈癌相关的关键基因,探讨其分子机制及临床意义。 方法 通过TCGA和GEO数据库获取宫颈癌的基因表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)获取宫颈癌与正常宫颈组织差异表达基因(DEGs),对DEGs进行富集分析、蛋白-蛋白互作网络(PPI)分析并识别关键基因,进一步对关键基因与预后及蛋白表达、以及与宫颈癌免疫浸润的关系进行分析。 结果 通过TCGA与GEO数据库中共得到88个宫颈癌DEGs,GO分析发现大部分基因与核染色体减速分裂、核染色体分裂、染色体集缩、核染色体等相关;KEGG信号通路分析发现宫颈癌DEGs参与了细胞周期、DNA复制、卵母细胞减数分裂、p53信号通路、同源重组等信号通路。鉴定出20个宫颈癌关键基因,仅有丝分裂阻滞缺陷2样蛋白1(MAD2L1)低表达患者的总生存期(OS)长于MAD2L1高表达患者(P=0.013),但MAD2L1高表达患者的无病生存期(DFS)与低表达患者差异无统计学意义(P>0.05),宫颈癌组织中MAD2L1蛋白高于正常组织。TIMER在线软件分析显示,MAD2L1与肿瘤的免疫浸润水平均相关(P<0.05)。 结论 发现了与宫颈癌相关的候选基因MAD2L1,其与宫颈癌患者的预后及免疫浸润均有关,可能成为宫颈癌预后预测及治疗的新靶点。     

m6A阅读器IGF2BP1在胰腺癌中的表达及意义

目的 利用生物信息学分析探讨N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine, m6A)阅读器胰岛素样生长因子2-mRNA结合蛋白1(IGF2BP1)在胰腺癌组织中的表达情况及其临床意义。方法 从GEO和TCGA两数据库m6A相关基因的差异分析结果中筛选出本研究的目标基因IGF2BP1后，通过HPA、UALCAN网站对IGF2BP1蛋白质水平的表达情况进行分析。利用UALCAN网站分析IGF2BP1的表达与临床病理的关系。通过LinkedOmics网站对IGF2BP1进行共表达分析及GSEA富集分析。STRING网站被用于构建IGF2BP1的蛋白互作(protein-protein interaction, PPI)网络。使用Kaplan-Meier Plotter数据库对IGF2BP1及与其有蛋白互作关系的基因进行Kaplan-Meier生存分析。结果 IGF2BP1在胰腺癌组织中高表达且表达水平与胰腺癌患者TP53的突变有关(P<0.05)。共表达分析显示1226个基因与IGF2BP1呈正相关，825个基因与IGF2BP1呈负相关(P<0.01)。GSEA分析显示这些共表达基因主要参与生物调节、代谢、对刺激物的应答等过程，行使与蛋白质、离子和核酸结合等功能。在m6A相关基因的PPI网络中，IGF2BP1与多个m6A相关基因有着蛋白互作关系。Kaplan-Meier分析显示，IGF2BP1及多个与其有着蛋白互作关系的基因表达水平与胰腺癌患者的预后呈负相关(P<0.05)。结论IGF2BP1的表达水平在胰腺癌组织中显著增高，且与胰腺癌不良预后有关，有望成为胰腺癌诊治的潜在新靶点。     

数据库分析和验证HMMR为乳腺癌的主要生物标志物

目的 筛选并分析乳腺癌的标志性枢纽基因。方法 从GEO数据库下载3个乳腺癌基因表达数据集,筛选乳腺癌中的差异表达基因,venn图取交集;Cytoscape构建PPI网络,获取TOP10枢纽基因;GO功能分析和KEGG通路分析枢纽基因的功能和通路。通过UALCAN和HPA数据库分析了mRNA和蛋白表达水平,通过Kaplan-Meier plotter数据库进行生存分析。QRT-PCR检测验证透明质酸介导的运动受体(Recombinant Hyaluronan Mediated Motility Receptor, HMMR)在乳腺癌细胞中的表达水平。结果 筛选到217个乳腺癌差异表达基因,确定了TOP10枢纽基因;GO功能分析和KEGG通路分析结果显示,TOP10枢纽基因与DNA复制、有丝分裂细胞周期的G1/S转变、有丝分裂细胞周期的G2/M转变相关,并且主要富集在p53信号通路上。经数据库验证,HMMR在乳腺癌中表达上调,并且与临床分期以及生存率负相关。QRT-PCR结果显示,与正常乳腺细胞MCF-10A相比,HMMR mRNA在乳腺癌细胞MCF-7、MDA-MB-231、SKBR3的...     

基于生物信息学的结肠癌核心基因筛选及验证

目的: 利用生物信息学方法筛选结肠癌核心基因,并通过体外实验进行验证,挖掘潜在的结肠癌分子标志物。方法：从GEO数据库下载GSE23878、GSE37182和GSE74602数据集,应用R语言筛选结肠癌和癌旁组织的差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）,并对DEGs进行GO富集分析、KEGG信号通路分析。利用STRING数据库构建蛋白质相互作用（protein protein interaction, PPI）网络,采用Cytoscape软件筛选结肠癌核心基因。利用TCGA数据库验证核心基因表达及预后价值,采用细胞转染及MTT法进一步验证核心基因的功能。结果：3个数据集筛选出270个共有DEGs,GO富集分析显示DEGs参与生长负调控、细胞外基质组织、细胞外结构组织等生物学过程,KEGG信号通路分析DEGs主要富集于Wnt、NF-κB、细胞周期等信号通路。PPI筛选出11个核心基因。经GEPIA数据库验证,MYC、TIMP1、UBE2C、SOX9、AURKA、COL1A1、CDC20、TOP2A和CENPF在结肠癌中高表达,而CAV1和CXCL12低表达。进一步生存分析显示,AURKA高表达与结肠癌患者总体生存期呈正相关（P<0.05）,TIMP1高表达与结肠癌患者总体生存期呈负相关（P<0.05）,COL1A1高表达与结肠癌患者无病生存期呈负相关（P<0.05）。细胞转染及MTT实验结果显示,过表达AURKA、TIMP1可显著促进结肠癌细胞增殖。结论：筛选出可能参与结肠癌发生的11个核心基因,其中AURKA和TIMP1表达变化可能与结肠癌患者预后相关。     

基于铁死亡基因的乳腺癌预后模型构建

目的 通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库挖掘与乳腺癌预后相关的铁死亡基因,构建乳腺癌预后模型.方法 下载TCGA数据库中转录组与临床数据,获取与预后相关的在乳腺癌组织与癌旁正常组织中存在差异表达的铁死亡基因,利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归法构建风险评分模型.将TCGA数据库中获取的患者信息作为模型测试集...     

生物信息学在三阴性乳腺癌mi RNA生物标志物筛选中的应用

目的：通过医学癌症数据库（TCGA）和基因表达数据库（GEO）分析三阴性乳腺癌（TNBC）中差异表达微小RNA（miRNAs）并预测其靶基因,探讨其生物学功能和分子机制,寻找TNBC预后相关靶点。方法：下载TCGA数据库中343项关于乳腺癌组织与癌旁组织相关的miRNAs表达数据,筛选乳腺癌与癌旁组织中差异表达的miRNAs;GEO数据库验证miRNAs在TNBC细胞系的26种细胞株中的表达以及TNBC患者经过化疗前后血清中miRNAs的变化;通过基因本体（GO）功能注释及京都基因和基因组百科全书（KEGG）信号通路富集、蛋白质互作网络分析候选miRNAs的靶基因功能。结果： TCGA数据库,在乳腺癌组织中的miR-21-5p表达水平明显高于相邻癌旁组织（logFC=5.557,P<0.01）;GEO数据库筛选,miR-21-5p在TNBC细胞系中表达水平明显升高,在26种TNBC细胞株中超过20种细胞株相对表达水平>70 000,TNBC患者经联合化疗后miR-21-5p的表达水平明显降低（logFC=-5.07,P<0.01）;GO分析,miR-21-5p主要在DNA复制、转录以及血管重构等方面发挥调控作用;KEGG富集分析,miR-21-5p主要通过促分裂原活化蛋白激酶（MAPK）和转化生长因子β（TGF-β）等通路影响TNBC的发生发展。结论： miR-21-5p在TNBC组织中表达上调,在TNBC进展中发挥正调控作用,可能成为鉴定TNBC相关预后程度的关键生物学标志物。DUSP8等可能作为miR-21-5p的靶基因参与调控TNBC的发生发展。     

基于生物信息学筛选并分析男性肝癌患者发病中的关键基因

目的 筛选男性肝癌患者中的差异基因并分析探讨其对不同性别患者预后的影响。方法 在GEO数据库中获取男性肝癌患者的基因表达数据,通过GEO2R在线工具获取差异基因(DGEs)并在DAVIAD数据库中进行GO和KEGG富集分析;STRING数据库中进行差异基因网络互作分析(PPI),结合Ctoscape插件Cytohubaba获取前10位的关键基因,并且在GEPIA、Kaplan-Meier plotter数据库中分析其对不同患者预后的影响。结果 从GSE19665与GSE84002中分别筛选出男性患者与健康对照者的差异基因并取交集,最终得到162个DGEs;使用DAVID网站对DGEs进行聚类分析,GO功能富集分析显示DGEs主要参与细胞分裂、胞外区、铁离子结合等过程;KEGG分析显示DGEs主要参与细胞周期、卵母细胞减数分裂、p53等信号通路;使用STRING网站对DGEs做PPI网络互作分析,并用Ctoscape软件的MCODE和CytoHubba两个APP从PPI网络中分解关键网络分析核心基因获取了10个关键基因(CDCA8,CCNB2,BUB1,KIF20A,DLGAP5,BIRC5,CDC20,CDK1,ASPM,TOP2A);使用GEPIA网站查询得知TCGA数据中的核心基因均高表达;使用Kaplan-Meier plotter网站分析,细胞周期蛋白B2(recombinant cyclin B2,CCNB2)和有丝分裂相关基因(abnormal spidle microtubule assembly,ASPM)两个基因高表达且与男性患者预后差相关。结论 与女性肝癌患者相比,CCNB2和ASPM的高表达与男性肝癌患者整体生存期显著相关,可作为男性肝癌患者早期诊断和个性化治疗的靶向分子标志物。     

超氧化物歧化酶2在乳腺癌中的表达及其临床意义

目的 评估超氧化物歧化酶2（SOD2）在乳腺癌中表达及预后价值,揭示其在乳腺癌发生发展中可能的作用机制。方法 采 用R 软件对TCGA数据进行生信分析,用Wilcoxon秩和检验和Wilcoxon符号秩和检验分析SOD2在乳腺癌中的表达及临床相 关性,应用KEGG的基因集进行基因富集分析（GSEA）,然后通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络,用Cytoscape 软件进行关键基因筛选,两基因相关性使用Pearson’s相关性分析。通过免疫组化和 RT-qPCR 法对2018~2019年收治的原发性乳腺癌组织、癌旁组织样本各60例进行临床验证。结果 SOD2在乳腺癌组织中的表达明显低于乳腺正常组织,其表达与乳腺癌TNM分期和腋窝淋巴结转移显著相关（P<0.05）。Kaplan-Meier法生存分析显示SOD2高表达患者的无复发生存、无远处转移生存和后进展生存期均显著低于SOD2低表达者（P<0.05）;GSEA富集分析结果显示SOD2在JAK-STAT信号通路中发挥重要的生物学作用。构建PPI网络筛选出关键基因IL10和STAT4,二者均与SOD2呈正相关性。SOD2在临床乳腺癌组织样本中高表达,其表达与腋窝淋巴结有无转移、雌激素受体表达及雄激素受体表达有显著性差异（P<0.05）。结论 SOD2在乳腺癌中的表达与TNM分期、腋窝淋巴结转移显著相关,SOD2可能通过调控IL10和/或STAT4介导JAK/STAT信号通路影响乳腺癌细胞的增殖、侵袭和转移。     

CD40LG是与浸润性乳腺癌肿瘤微环境中免疫和基质相关的预后标志物

目的 旨在寻找与浸润性乳腺癌（BRCA）发生相关的肿瘤微环境（TME）相关基因,以预测其预后并为临床提供治疗靶点。方法 从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中检索到RNA转录组数据和临床相关数据。利用ESTIMATE 算法计算基质评分和免疫评分。然后通过取交集筛选出差异表达基因（DEGs）。利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络和单变量COX回归分析来确定DEGs中的核心基因。选取一个核心基因进行GSEA集富集分析和CIBERSORT分析,以分别区分核心基因表达的功能和肿瘤浸润免疫细胞（TICs）的比例。最终用Western blot和qRT-PCR对CD40LG的表达水平进行临床验证。结果 从TCGA中提取了1222个样本（124个正常样本和1098个肿瘤样本）进行分析,共获得了487个DEG。这些基因主要富集在与免疫相关的途径中。进一步的交叉分析揭示了11个关键基因,包括 CD40LG、ITK、CD5、CD3E、SPN、IL7R、CD48、CCL19、CD2、CD52和CD2711,这些基因被证明与乳腺癌TME状态相关。挑选了CD40LG进行进一步研究,结果表明,CD40LG高表达BRCA患者的总生存期（OS）比低表达BRCA患者更长（P=0.002）,并且CD40LG表达在TNM 分期、肿瘤大小方面的差异也具有统计学意义（P<0.05）。GSEA 和 CIBERSORT 分析表明CD40LG的表达与TME中的免疫活性有关。Western blot和qRT-PCR结果显示CD40LG在乳腺癌细胞及癌组织中的蛋白及mRNA表达量均低于乳腺正常细胞及癌旁组织（P<0.05）。结论 CD40LG在TME中高表达与BRCA患者的生存呈正相关,所以CD40LG可能是一种新的用于预后预测的生物标志物。其生物学行为可能促进我们对肿瘤进展的分子机制和靶向治疗的理解。