胃癌关键基因和通路的生物信息学和功能分析

目的：本研究拟通过生物信息学分析的方法分析胃癌及癌旁正常组织差异表达的基因，探索胃癌的发病机制，为胃癌的早期诊断和治疗评估提供新思路。方法：从基因表达数据库中获取GSE79973和GSE19826基因表达谱，使用GCBI在线实验室筛选差异表达基因，并使用基因本体论分析、代谢通路分析、基因信号通路网络分析、共表达分析对所获得基因进行分析。结果：与对照组相比，在胃癌组织中筛选出共1206个基因呈差异表达。其中，542个基因表达下调，664个基因表达上调；差异基因主要涉及细胞粘附、细胞外基质组织、细胞外基质分解、胶原蛋白分解代谢过程等方面，PAthway分析发现核心信号通路主要涉及粘附力、糖酵解/糖异生、Wnt信号通路、癌症通路等方面；基因信号通路网络分析发现的关键节点基因为UGT2B15、ITGA2、ITGB1、CYP3A4；共表达网络分析推测的关键节点基因为SH3GL2、CKMT2、CHIA、ATP4A。结论：INHBA、UGT2B15、ITGA2、ITGB1、SH3GL2等基因及其相关的生物过程可能是胃癌的潜在生物标志物和治疗靶标，生物信息学有助于全面深入研究疾病发生机制，筛选可能的核心靶点，为临床诊断及疾病治疗提供参考。     

基于数据挖掘分析同源盒基因C9在胃癌中的表达及意义

目的通过数据挖掘分析同源盒基因C9(HOXC9)在人胃癌中的表达及其意义。方法利用TIMER、Fire Browse数据库分析HOXC9基因在不同肿瘤类型的表达情况;利用Oncomine、基因表达谱数据动态分析(GEPIA)、肿瘤基因组图谱(TCGA)、基因表达汇编(GEO)等数据库分析HOXC9基因在胃癌中的表达;Kaplan-Meier分析HOXC9基因高低表达与胃癌患者预后的关系;Ualcan数据库分析幽门螺杆菌感染与HOXC9基因表达的相关性;通过R软件包对HOXC9基因共表达的基因做共聚类微阵列数据分析;最后对胃癌中与HOXC9表达正相关的基因进行基因本体分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析。结果TIMER、Fire Browse数据库的数据均提示HOXC9基因在绝大多数肿瘤组织中均有高表达趋势。Oncomine数据库中胃癌组织中HOXC9表达高于正常胃黏膜,并且TCGA、GEO数据库研究得到一致的结果。Kaplan-Meier Plotter数据库中231936-at芯片结果显示,HOXC9高表达组患者远期生存率下降。Ualcan数据库分析发现,幽门螺杆菌感染的胃癌HOXC9基因表达上调。胃癌中与HOXC9共表达的基因有HOXC6、HOXC8、HOXC10、HOXC11、HOXC13、HOTAIR等20个基因。GO分析发现胃癌中HOXC9富集在转录因子活性,与特定DNA序列结合、染色体结合、转录调控、细胞核、混合谱系白血病蛋白1复合体等相关的基因功能上;而KEGG富集分析发现HOXC9富集于钙离子信使通路、环磷酸鸟苷酸依赖性蛋白激酶信号通路、肿瘤的转录失调等9个通路。结论HOXC9在胃癌组织中呈高表达,与幽门螺杆菌感染相关,高表达患者的预后不良,有望成为胃癌治疗的新靶点。     

急性髓系白血病关键基因的筛选及功能验证

目的基于生物信息学方法筛选急性髓系白血病(AML)发生、发展及预后相关的关键基因, 并对其所涉及的功能进行分析。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载AML患者芯片表达谱GSE84881数据集, 包含19例AML样本和4例正常组织样本。利用GEO在线分析工具GEO2R筛选差异表达基因。利用DAVID在线网站对差异表达基因进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析;使用STRING在线数据库对差异表达基因进行蛋白质互作网络(PPI)分析, 并利用Cytoscape软件筛选得到关键基因;利用加权基因共表达网络分析工具(WGCNA)构建共表达网络得到中心基因。利用联川生物云平台构建韦恩图, 将PPI中的关键基因和中心基因进行交叉, 获得真正的关键基因。从GEO数据库下载并分析人体组织的转录组测序(RNA-seq)数据集GSE2191和GSE90062, 验证筛选出来的关键基因。利用GEPIA数据库中的数据, 采用Kaplan-Meier法分析关键基因对AML总生存(OS)的影响。结果 GSE84881数据集中共识别出247个差异表达基因, 包括112个上调基因和135...     

基于TCGA数据库筛选胆管癌肿瘤微环境相关的预后基因

目的:运用ESTIMATE肿瘤微环境评分算法,从来自TCGA数据库的胆管癌数据中筛选与肿瘤微环境相关的基因,并利用生物信息学方法分析所得基因在胆管癌中的预后意义。方法:从TCGA数据库中获得45个胆管癌基因表达数据,利用ESTIMATE肿瘤微环境评分算法对其进行评分后,分为高分/低分组,分别筛选差异表达基因后,取交集获取共表达基因。利用DAVID在线分析工具根据对共表达基因进行 GO 功能富集分析和 KEGG通路富集分析。利用来自TCGA数据库中的胆管癌生存数据对共表达基因进行Kaplan-Meier生存分析,筛选后获得预后基因。结合STRING网站中对差异表达基因构建的蛋白互作网络（protein-protein interaction,PPI）,得到网络枢纽基因后使用其他生物学分析工具验证。结果:在45例胆管癌样本中分析筛选出11个与肿瘤微环境相关的预后基因,这些基因表达的上调对胆管癌的不良预后具有显著意义（P＜0.05）。通过蛋白互作网络分析和其他生物学工具分析获得VAV1基因,该基因在免疫调控、细胞凋亡、RET信号通路调控等方面有重要作用。结论:从本研究中筛选出的VAV1基因可作为胆管癌的分子标志物,为胆管癌的诊断、免疫治疗靶点及预后提供参考。     

基于生物信息技术探讨雷公藤调控透明细胞肾细胞癌的分子作用机制

目的 通过生物信息学技术筛选雷公藤与透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的共同靶基因，为ccRCC治疗提供新的思路和靶点。方法 从GEO数据库下载ccRCC芯片数据集GSE168845,用在线分析工具GEO2R筛选癌组织与配对的非癌性肾组织间的差异表达基因。从中药分子机制的生物信息数据平台(BATMAN-TCM)获取雷公藤的作用靶点，并与差异表达基因相交，得到共同靶基因。利用STRING和DAVID在线数据库进行共同靶基因功能分析、通路富集分析和蛋白相互作用网络分析，Cytoscape3.7.1版软件对蛋白互作网络行可视化和关键靶点分析。结果 ccRCC组织和正常肾组织间有535个差异表达基因，其中上调基因123个，下调基因412个。BATMAN-TCM数据库预测到雷公藤调控靶点478个，两者共同靶点58个。蛋白互作网络关键基因涉及IL-6、INS、CFTR、IL-4、IL-1B、CASR、ADORA3和PTGER3;基因本体分析显示，共同靶基因主要富集在对刺激反应、对药物反应、参与多细胞生物过程的调节等生物过程。京都基因与基因组百科全书通路主要富集在PI3K/Akt信号通路、环磷酸腺苷信号...     

胃癌基因表达谱芯片差异基因的生物信息学分析

目的：筛选胃癌发生发展过程中的关键基因和信号通路,为寻找有价值的胃癌分子标志物提供依据。方法：从GEO数据库下载5个胃癌基因芯片数据集：GSE35809、GSE54129、GSE79973、GSE66229和GSE51105。合并5个数据集中的样本,去除数据集间的批次效应,对合并后的基因表达数据进行标准化,并通过主成分分析监测数据标准化情况。利用R语言中的limma包筛选胃癌组织和正常组织中表达差异的基因。利用DAVID数据库对胃癌发生发展过程中的差异基因进行功能富集分析,并通过STRING数据库和Cytoscape分析差异基因编码蛋白之间的相互作用网络并进行可视化。结果：总共筛选出1 205个差异基因,包括480个上调基因,725个下调基因。差异基因的生物学功能主要富集于细胞-细胞信号传导、炎症反应的调节、细胞粘附、细胞凋亡和离子的跨膜转运。KEGG信号通路分析显示差异基因主要富集于p53信号通路、PI3K-Akt信号通路、NF-κB信号通路。通过构建蛋白质相互作用网络筛选出了CENPE、KIF15、MELK、KIF2C、CENPF、KIF11、NUSAP1、UBE2C、TTK、AURKB、DLGAP5、TOP2A等29个Hub基因。结论：通过合并不同数据集,利用生物信息学方法筛选出胃癌发生发展过程中的关键基因和信号通路,为胃癌的诊疗提供新的候选标志物。     

基于生物信息数据挖掘对卵巢浆液性癌差异表达基因筛选及分析

目的:利用生物信息学对卵巢浆液性癌的差异表达基因进行筛选及分析，探索浆液性卵巢癌的潜在治疗靶点。方法:从GEO数据库下载卵巢癌数据集GSE10971、GSE54388、GSE14407，用GEO2R筛选差异表达基因，DAVID数据库进行GO及KEGG富集分析，String数据库构建蛋白互作网络，同时利用Cytoscape获取关键基因，GEPIA数据库分析关键基因的表达情况，UCSC Xena对关键基因进行分层聚类分析，并通过cBioPortal分析关键基因的共表达网络。结果:筛选获得114个差异表达基因，包括41个下调基因及73个上调基因。主要涉及调整细胞周期、有丝分裂、染色体分离等细胞学过程，富集于细胞周期、p53信号通路、细胞衰老等信号通路。从差异表达基因筛选出49个关键基因，在卵巢癌中均呈高表达，其中21个基因的表达与卵巢癌分期相关，BIRC5基因的表达与卵巢癌患者的总生存期相关。结论:利用生物信息学对卵巢浆液性癌差异表达基因功能及信号通路的相关研究，为改善卵巢浆液性癌的预后提供了治疗靶点。     

非小细胞肺癌关键基因的生物信息学分析

目的:通过生物信息学方法挖掘非小细胞肺癌(NSCLC)基因表达谱芯片数据,筛选并验证与NSCLC发生和预后相关的关键基因。方法:从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中下载芯片数据(GSE101929和GSE27262)。采用GEO2R在线工具筛选癌组织和癌旁组织中的差异表达基因(DEGs);采用DAVID在线工具对差异表达基因进行GO和KEGG信号通路分析并用Cytoscape和FunRich软件进行可视化;采用GEPIA在线工具对差异表达基因进行验证和预后分析。结果:共筛选出1816个差异表达基因,其中上调基因数651个,下调基因数1165个。上调基因主要富集在“基质金属肽酶活性”,下调基因主要富集在“受体活性”等分子功能。KEGG信号通路分析显示上调基因主要富集在“有丝分裂前中期”等信号通路,而下调基因主要富集在“上皮-间质转化”信号通路。蛋白-蛋白交互作用(PPI)分析显示,上调基因中的前五位为TOP2A、CDK1、CCNB1、CCNA2和KIF11,而下调基因中的前五位为IL6、FGF2、LRRK2、EDN1和IL1B。总生存率分析显示,KIF11低表达与NSCLC预后呈负相关。结论:本研究鉴定出了与NSCLC相关的关键基因,有望作为NSCLC患者潜在治疗靶点或预后判断相关的生物标志。     

基于数据挖掘分析KIF14与SSK1在卵巢癌组织中的表达及临床意义

目的:应用生物信息学方法挖掘卵巢癌的相关基因,探讨其表达情况及临床意义,为卵巢癌的诊断和靶向治疗提供依据。方法:从GEO（Gene Expression Omnibus）数据库下载基因芯片数据集GSE23391、GSE18520和GSE54388,利用其在线分析工具GEO2R筛选卵巢癌的差异表达基因（DEGs）。运用数据库DAVID进行GO功能和KEGG通路富集分析,应用Cytoscape软件和STRING数据库构建蛋白互作网络和关键基因模块,挖掘卵巢癌靶基因。利用Oncomine在线分析网站,分析癌症公共数据基因组中卵巢癌KIF14及SSK1 mRNA的表达信息,利用GEPIA、Kaplan-Meier Plotter进行患者生存分析。结果:共筛选出251个DEGs,富集分析显示差异基因在减数分裂、丝氨酸/苏氨酸代谢、启动DNA复制、细胞衰老等方面富集。筛选获得22个DEGs均呈高表达,其中KIF14与SSK1的表达水平与卵巢癌的FIGO分期及总生存率明显相关。结论:本研究通过生物信息学挖掘,发现KIF14与SSK1基因在卵巢癌组织中呈高表达,并且与卵巢癌的预后关系密切,具有指导意义。     

基于数据分析的NFASC与胃癌预后的关系及相关机制

目的:探讨NFASC在胃癌中的预后意义及相关机制。方法:从人类肿瘤相关基因表达汇编（Gene Expression Omibus，GEO）数据库中下载GSE62254胃癌数据集，分析NFASC表达与胃癌临床病理学参数的相关性及对预后的影响；利用Cox模型分析影响胃癌患者总生存期的因素并建立预后预测列线图模型；采用基因集富集分析(GSEA)方法预测NFASC参与的信号通路。结果: NFASC高表达的胃癌患者总生存时间（overall survival，OS）更短（P<0.05），NFASC表达与患者年龄、T分期及Lauren分型相关（P均<0.05）。NFASC高表达富集了TGF-β信号通路、mTOR信号通路、MAPK信号通路和Wnt信号通路等与肿瘤细胞增殖密切相关的通路（P<0.05，FDR<0.25）。结论: NFASC是胃癌的不良预后因素，其表达可能成为胃癌预后预测生物标志物。     

基于加权基因共表达网络分析构建胃癌转移预测模型

背景与目的：通过对高通量功能基因组数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）中一组含有转移和非转移性胃癌以及癌旁组织的基因芯片进行加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis,WGCNA）,筛选出与胃癌发生和转移显著相关的分子,为胃癌的治疗和生存期延长的研究提供参考。方法：采用WGCNA方法对19例胃癌患者基因表达进行差异分析;结合临床数据,选取与临床信息高度相关的基因模块构建网络。结果：利用WGCNA我们筛选出了Lightsteelblue模块与胃癌转移明确相关,同时对模块中的基因进一步进行分析,筛选出4个基因：C5AR1、AP3M2、TYMP、ANXA2P1作为核心靶基因。通过表达分析和受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析验证上述基因与胃癌发生、转移明确相关。同时,通过外部ONCOMINE和Kaplan-Meier plot数据库验证上述基因在胃癌中高表达,高表达这些基因的患者有着更差的预后。并利用GSE14210数据集构建基于这些基因的预测患者预后和疾病进展模型。结果提示我们所筛选的4个基因具有成为潜在胃癌转移和治疗生物标志物的可能。结论：鉴定筛选出与胃癌发生和转移相关的4个基因,可为胃癌发生、转移和治疗的研究提供参考。     

甲状腺乳头状癌潜在预后生物标志物的识别北大核心

目的:探讨甲状腺乳头状癌的潜在发病机制、治疗靶点及预后生物标志物。方法:使用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)基于来自Gene Expression Omnibus数据库的数据集GSE27155和GSE58545构建共表达网络,从而识别与甲状腺乳头状癌密切相关的模块和基因。使用来自于Gene Expression Profiling Interactive Analysis的数据来进行验证。结果:本研究发现棕色模块表明与该疾病密切相关,且该模块中的基因被富集到Ras信号通路、MAPK信号通路及Wnt信号通路等(P<0.05)。基于生存分析发现:4个枢纽基因LMOD1、GHR、GPM6A和ZMAT4与患者预后相关。来自GEPIA的数据显示枢纽基因的差异表达具有显著性意义。结论:本次研究证实棕色模块的枢纽基因LMOD1、GHR、GPM6A和ZMAT4可能为甲状腺乳头状癌潜在发病机制提供了新的切入点,对该疾病临床治疗提供新的见解,对于完善个体化治疗提供一定的帮助。     

EGR3 mRNA在乳腺癌组织中的表达及临床意义的生物信息学分析

目的:通过生物信息学方法分析早期生长反应因子3（early growth response 3，EGR3）在乳腺癌组织中的转录水平表达及其临床意义。方法:利用GEPIA数据库比较EGR3 mRNA在癌旁组织及乳腺癌组织中的表达差异；利用Linked Omics数据库比较不同分子分型及临床分期的乳腺癌组织中EGR3 mRNA的表达量，以明确EGR3 mRNA在乳腺癌中表达的临床意义；利用GEPIA数据库评价EGR3 mRNA表达对乳腺癌患者预后的影响，并采用Kaplan-Meier Plotter数据库的大规模验证队列对EGR3 mRNA的预后价值进行验证；最后利用Linked Omics数据库探索EGR3的共相关基因，将相关性最高的前50个基因生成在线热图。结果:在TCGA数据库及匹配了GTEx癌旁组织表达谱的两组队列中，EGR3 mRNA在乳腺癌组织中的表达量显著低于癌旁组织；在更高的T分期、M分期及临床TNM分期的乳腺癌组织中，EGR3 mRNA的表达量明显下调；此外，ER阴性、PR阴性的乳腺癌组织中，EGR3 mRNA的表达量也显著下调；通过分析GEPIA和Kaplan-Meier Plotter数据库的预后信息，表明EGR3 mRNA的低表达与更差的乳腺癌预后密切相关；最后，EGR3共表达基因分析结果分别显示了正、负相关性最高的前50个基因，初步探讨EGR3参与乳腺癌进程的潜在分子机制。结论:EGR3 mRNA在乳腺癌组织中低表达，且初步显示与乳腺癌的发生、发展及预后存在一定相关性，可以作为乳腺癌诊断、预后预测的潜在标志物。     

基于数据挖掘分析COL1A1在胃腺癌中的表达及意义

目的:通过生物信息数据库挖掘分析胃腺癌中COL1A1基因的表达并探讨其临床意义。方法:使用Oncomine数据库分析COL1A1基因在胃腺癌中的表达水平;通过Oncomine数据库摘录数据信息,进行COL1A1基因表达程度与临床病理参数及胃腺癌生存期的相关性分析;最后使用STRING数据库分析COL1A1蛋白-蛋白互作网络,并进行GO基因富集和KEGG通路富集分析。结果:通过Oncomine数据库分析显示,在mRNA水平上,COL1A1在胃腺癌中高表达（P＜0.05）,表达水平与近期预后负相关（P＜0.05）,且Lauren弥漫型胃腺癌COL1A1表达水平高于肠型胃腺癌（P＜0.05）。通过STRING数据库分析显示与COL1A1相关的蛋白有COL6A3、COL5A1、COL6A1、COL5A2等,互作基因的GO基因富集及KEGG信号通路富集分析显示其蛋白涉及的生物学过程、分子功能及细胞定位等方面均与细胞外基质的调控有关,互作基因涉及的主要信号通路为细胞外基质通路、PI3K-AKT等与胃癌的发生发展有关的信号通路。结论:通过对肿瘤基因数据库Oncomine进行数据挖掘分析发现,COL1A1在胃腺癌组织中显著高表达且与患者预后负相关,为胃腺癌的致病机制研究和抗肿瘤靶向治疗提供了理论依据。     

CCND2可能通过p53信号通路在顺铂耐药卵巢癌中起关键作用

目的:为了使接受顺铂药物治疗的卵巢癌患者获得更好的预后，本研究探讨了卵巢癌顺铂耐药的潜在分子机制。方法:通过加权基因共表达网络分析挖掘GEO数据中的GSE15372数据集得到A2780卵巢癌耐药细胞中与顺铂耐药相关的基因集；基于KEGG数据库进行通路富集分析获取卵巢癌中顺铂耐药的关键通路，并且在病人卵巢癌顺铂耐药数据集GSE23554中进行验证；结合关键信号通路和顺铂耐药相关基因筛选耐药相关的核心基因，并通过生存分析和Western blot实验进行验证。结果:共筛选到1 064个耐药相关的基因，其中623个基因属于差异表达基因。通过KEGG over-represent test富集分析和基因集富集分析 (GSEA) 分析鉴定卵巢癌中顺铂耐药相关的关键信号通路是 p53信号通路，耐药相关的核心基因是RRM2、CCND2和CCNE2。通过生存分析得到CCND2高表达与卵巢癌的不良预后相关，并且Western blot证明CCND2在卵巢癌耐药细胞中高表达。结论:CCND2可能通过p53信号通路在卵巢癌顺铂耐药中发挥重要作用，这些结果为卵巢癌顺铂耐药的分子机制研究提供了数据支持。     

胰腺癌差异表达基因的筛选及其预后价值:生物信息学分析

目的:基于生物信息学方法通过大样本挖掘胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)发生发展的关键基因.从公开生物数据库中挖掘PDAC的关键基因,探讨其在PDAC中的表达情况和预后价值,为PDAC的诊断和靶向治疗奠定理论基础.方法:从基因表达汇编(Gene Expressio...     

头颈部鳞状细胞癌中与p53突变相关基因的鉴定

目的:探讨在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）中与p53突变相关的潜在关键基因。方法:从GEO数据库中下载芯片数据GSE107591，用R语言加权重基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis，WGCNA)包构建基因共表达网络并划分模块。选择与p53变异相关的基因模块进行GO分析和KEGG通路分析，并结合cytoscape筛选中枢基因。结果:基因共表达网络包括7个模块。其中蓝色（blue）模块与p53变异呈正相关，GO富集分析结果为细胞外基质组织等，KEGG通路为ECM受体相互作用等。蓝色模块的中枢基因为TPX2，CCNB2和DLGAP5。绿松石（turquoise）模块与p53变异呈负相关，GO富集分析结果为转录、DNA模板化等，KEGG通路为细胞黏附分子等。绿松石模块的中枢基因包括VWA3A，ARMC4，CFAP46和C11orf88（并列第三）。结论:通过WGCNA的方法能够从转录组数据中挖掘到头颈部鳞状细胞癌中与p53变异相关的重要基因，为疾病研究提供新的候选基因和分子机制。     

基于生物信息学和转录组测序分析结直肠癌5-FU耐药关键靶点北大核心

目的:筛选结直肠癌5-氟尿嘧啶(5-FU)耐药靶基因,并探究该基因对结直肠癌耐药细胞的作用及其作用机制。方法:通过GEO数据库分析GSE28702芯片筛选结直肠癌患者5-FU耐药与5-FU敏感的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs);利用GO与KEGG数据库对DEGs进行通路富集分析;通过STRING数据库构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,利用Cytoscpae的cytohubba工具筛选枢纽基因。构建5-FU耐药细胞株HCT8/5-FU,利用高通量转录组测序鉴定;采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)对诊断价值进行评价并基于TCGA数据库COAD数据集分析关键基因表达及预后;构建TF基因过表达载体转染到HCT8/5-FU细胞系,MTT法检测细胞活力;流式细胞术测定细胞凋亡与细胞周期;qRT-PCR与Western Blot检测基因mRNA和蛋白水平。结果:共筛选出239个DEGs;DEGs主要富集在细胞外囊泡、内吞囊泡腔、药物代谢等通路;PPI得到20个枢纽基因;转录组学显示转铁蛋白(transferrin,TF)在耐药株中显著下调(P<0.05)与生物信息学分析得到的DEGs中TF基因改变趋势相同;与正常结直肠组织相比,癌组织中TF低表达(P<0.05);TF高表达患者总体生存期更长(P<0.05);上调TF表达增强了耐药细胞的5-FU敏感性(P<0.05);上调TF表达增加了5-FU诱导的细胞凋亡与G_(0)/G_(1)期的阻滞(P<0.05);上调TF表达抑制了耐药细胞ABCC1的表达(P<0.05)。结论:基于生物信息学和转录组测序筛选出结直肠癌5-FU耐药靶基因TF,TF基因可能通过调控ABCC1表达降低结直肠癌5-FU的耐药性。