食管鳞状细胞癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘食管鳞状细胞癌(ESCC)的相关基因,探讨其发病机制,为ESCC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GSE100942和GSE17351,利用其分析工具GEO2R筛选ESCC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数据库构建相互作用网络和关键基因模块,挖掘ESCC靶基因。进一步通过ONCOMINE和UCSC数据库的临床组织样本证实靶基因与ESCC的关系。结果:共筛选出80个DEGs,富集分析显示差异基因在细胞分裂、胶原纤维组织、有丝分裂胞质分裂、纺锤体、中间体等方面存在显著富集。共挖掘出11个ESCC靶基因,经证实均在临床ESCC组织样本中存在显著高表达。其中NUSAP1、KIF20A、DEPDC1、TTK、CCNB1、NCAPG、AURKA这7个靶基因尚未在ESCC中有研究。结论:通过生物信息学挖掘出的与ESCC相关的7个新靶基因,可能是未来研究ESCC发病机制、临床诊断和治疗的重要靶点。     

小细胞肺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:应用生物信息学方法挖掘小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)的相关基因,探讨其发病机制,为SCLC诊断和治疗提供靶点。方法:从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中下载基因芯片数据集GSE43346和GSE6044,利用在线分析工具GEO2R筛选SCLC的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)。应用DAVID数据库进行GO和KEGG通路富集分析,利用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质相互作用网络和关键基因模块,筛选SCLC关键基因。运用UCSC和ONCOMINE数据库中的临床组织样本验证靶基因与SCLC的关系。结果:初筛出114个DEGs,富集分析发现差异基因在细胞分裂、细胞周期、有丝分裂、DNA复制等方面存在显著富集。共筛选出12个SCLC靶基因,经临床SCLC组织样本验证关键基因在SCLC组织中存在显著高表达。其中FBXO5、NCAPG、GINS2、GMNN、MCM6、ESPL1、MCM2、NDC80、BUB1B、CCNB2基因可能是SCLC分子发病机制的新靶点。结论:通过生物信息学筛选出10个与SCLC相关的新靶点,表明其可能是未来研究SCLC发病机制、临床诊断和治疗的重要靶基因。     

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。     

生物信息学分析食管癌关键基因的表达及其临床意义

目的：采用生物信息学技术，从基因表达综合数据库(GEO)中挖掘食管癌(ESCA)异常表达基因，探讨该基因在食管癌中的表达及临床意义。方法：用R语言中的GEOquery包从GEO数据库中下载ESCA芯片数据集GSE38129、GSE20347，经sva包对数据集去除批次效应后，使用Limma包对标准化数据集进行差异表达基因(DEGs)筛选，利用cluster Profiler包对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)通路富集分析，在STRING网站对DEGs进行蛋白互作网络分析(PPI)，利用MCODE和Cyto Hubba插件提取核心模块及核心基因(Hub gene)。在阿拉巴马伯明翰分校癌症数据库(UALCAN)输入Hub gene分析其表达水平与食管癌分期、甲基化水平及TP53突变等的关系，最后借助芯片数据GSE70409对核心基因进行验证。结果：在标准化数据集中筛选出390个DEGs，其中上调166个，下调224个。GO分析得出，它们主要参与有丝分裂细胞周期相变、细胞外基质生成、表皮发育等生物学过程。KEGG富集分析显示DEGs与细胞周期、...     

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 Expression Omnibus,GEO）和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库分别下载基因芯片数据GSE16515、GSE28735,GSE62452和TCGA-GTEx,通过R语言计算差异基因,寻找共同差异基因,并且GO富集分析和KEGG通路分析,构建蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选关键基因,最后验证关键基因在PDAC中的表达情况以及与PDAC预后的关系。结果:总共鉴定了219个DEGs,其中139个表达上调,80个表达下调。最终筛选出10个PDAC关键基因,其中FN1、POSTN、VCAN、MMP1、EGF和ALB与PDAC不良预后显著相关（P＜0.05）,进一步发现VCAN联合ALB、MMP1和POSTN具有更高预测PDAC生存预后的价值。结论:通过公开生物数据库挖掘出的与PDAC预后显著相关的5个关键基因,为PDAC发病机制、临床诊断和治疗靶点的研究提供理论依据。     

基于circRNA芯片数据的肺癌生物信息学分析

目的：环状RNA（circRNA）在肿瘤的发展过程中起着重要作用，但具体作用机制并不明确。本文旨在寻找肺癌与癌旁正常组织的差异表达circRNA并预测与其结合的MicroRNA（miRNA）的靶基因。方法：从基因表达数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）下载circRNA表达谱数据，芯片GSE101684与GSE112214共包含7例肺癌患者样本与７例肺癌患者癌旁正常样本。首先，利用R软件筛选出样本中差异表达的circRNA；接着，在癌症特异性数据库（Cancer-Specific circRNADatabase，CSCD）中找到与差异表达显著的circRNA结合的miRNA；然后，利用Perl编程预测miRNA的靶基因；最后，利用生物学信息手段对靶基因进行基因本体论（Gene Ontology，GO）生物学功能富集分析与京都基因与基因组大百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）信号通路富集分析。结果：共筛选出350个差异表达的circRNA，上调的circRNA有169个，下调的circRNA有181个，其中hsa_circ_0039908上调最明显。与hsa_circ_0039908结合的miRNA共有35个，对这些miRNA进行靶基因预测。GO富集分析结果显示与hsa＿circ＿0039908结合的miRNA靶基因主要参与肌肉组织发育、对类固醇激素的反应与细胞酰胺代谢过程的负调控等生物学过程。KEGG富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要富集的信号通路有调节干细胞多能性的信号通路、FoxO信号通路与AMPK信号通路等。结论：hsa_circ_0039908在肺癌组织中显著上调，可能通过与其结合的miRNA间接调控靶基因SOCS7、BTG2与RLF等在肺癌中的作用。     

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...     

乳腺癌骨转移差异基因的生物信息学分析

目的:在生物信息学数据库中挖掘乳腺癌骨转移的差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,探讨DEGs的细胞定位、分子功能及其潜在的分子机制,寻找乳腺癌骨转移的潜在治疗靶点和预后预测基因。方法:通过在基因表达数据库（GEO）中筛选乳腺癌骨转移相关芯片数据,使用RStudio对芯片进行质量评价后筛选DEGs并绘制热图和火山图。对共同DEGs进行基因本体（gene ontology,GO）功能注释并使用Kaplan Meier Plotter进行生存分析。结果:根据纳入标准在GEO中共筛选出两组芯片,对GSE137842、GSE51232进行分析后得到44个共同DEGs。对共同DEGs进行GO富集分析得出分子功能主要富集在连接酶活性,包括下调基因ZNRF3、RNF182、UHRF1;生物学过程富集在凋亡和血管内皮生长因子受体信号通路,涉及上调基因ELMO1、SULF1、DAPK1;通过生存分析得出12个与基因表达情况相符且与无复发生存期（recurrence-free survival,RFS）或总生存期（overall survival,OS）密切相关的下调基因。最终GO富集分析以及生存分析共得到16个DEGs。结论:GO富集分析和生存分析得到的16个DEGs即ELMO1、SULF1、DAPK1、UHRF1、TOX2、BMPR1B、NXPE3、AEBP2、ADIPOR2、GPR63、ZNRF3、NECAP1、SLAIN1、MICB、POPDC3、ALKBH6可以作为乳腺癌骨转移的治疗靶点,其中生存分析得到的12个DEGs包括TOX2、BMPR1B、NXPE3、AEBP2、ADIPOR2、GPR63、ZNRF3、NECAP1、SLAIN1、MICB、POPDC3、ALKBH6,可作为乳腺癌骨转移患者预后预测基因。     

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。     

基于生信分析筛选胆囊癌关键基因#br# 及相关通路的研究#br#

目的通过生信分析筛选胆囊癌治疗的关键基因及癌症相关通路,挖掘胆囊癌患者的差异基因,预测胆囊癌的潜在治疗靶点。方法对GEO数据库中获得的芯片数据进行差异基因（DEGs）分析。选取NCBI 基因表达综合数据库(GEO)中的基因表达芯片 “GSE76633 ”和 “GSE74048”,利用GEO2R在线分析工具对胆囊癌样本和正常胆囊样本中的差异基因进行筛选。在DAVID和KOBAS上对差异基因进行生物过程（GO）分析和通路富集（KEGG）分析。使用蛋白质 蛋白质相互作用（PPI）分析数据库STRING构建靶点互作（PPI）网络模型。结果该研究共筛选了197个差异基因（P<005,|Log2FC|>2）,其中有33个上调基因,164个下调基因。这些基因主要参与了代谢过程的调节,脂肪酸β 氧化、氧化 还原过程等GO生物过程。主要调控代谢途径,甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢,缬氨酸亮氨酸和异亮氨酸降解,抗生素的生物合成等。结论该研究利用生物信息学筛选出胆囊癌中的差异基因及相关通路,帮助理解其分子机制及在胆囊癌发病机制和发生、发展过程中的作用,为寻找胆囊癌新的治疗靶点提供思路。     

基因芯片筛选多形性胶质母细胞瘤差异表达基因和通路

目的 利用基因芯片技术和生物信息学分析方法,筛选出多形性胶质母细胞瘤相关的核心基因和信号通路,为寻找多形性胶质母细胞瘤早期诊断和靶向治疗潜在标志物提供依据。方法 从GEO数据库中获取多形性胶质母细胞瘤mRNA表达谱芯片原始数据,利用R软件分析得到明显差异表达基因（differentially expressed genes, DEGs）,对DEGs进行功能注释（GO ontology）和KEGG信号通路（KEGG signaling pathway）富集,进一步构建蛋白质相互作用网络（protein-protein interaction network, PPI）,筛选核心基因,最后利用TCGA肿瘤数据库进行验证。结果 通过Pearson聚类分析发现肿瘤和正常组织聚类区分明显,说明表达谱结果可靠;差异基因共2 142个,其中上调基因968个,下调基因1 174个;GO和KEGG富集结果显示,差异基因的功能主要涉及细胞周期、细胞分裂和增殖、突触传递等生物学功能和通路,通路网络分析表明MAPK信号通路起核心调控地位。通过构建PPI网络筛选出9个与GBM密切相关的核心基因,进一步利用TCGA肿瘤数据库验证,与芯片结果一致。结论 KEGG信号通路和核心基因可能揭示了多形性胶质母细胞瘤发生发展的分子机制,核心基因可能用作多形性胶质母细胞瘤的早期诊断的分子标志物和治疗靶点。     

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TCGA数据库探究肾透明细胞癌关键基因的表达及预后作用

目的:探究肾透明细胞癌中关键基因的表达及预后作用，寻找潜在治疗靶点。方法:从TCGA数据库下载肾透明细胞癌mRNA的表达数据，通过Rstudio软件分析肿瘤与正常组织间差异表达基因，对差异表达基因进行富集分析、蛋白-蛋白相互作用网络构建，并分析出关键基因，最后对关键基因进行预后分析。结果:得到1 855个差异表达基因，其中有1 207个是上调的，648个是下调的，富集分析发现差异基因主要与信号转导、物质代谢、免疫反应等信号通路相关。筛选出10个关键基因中有6个存在预后价值。结论:筛选出的差异基因及信号通路可以帮助我们探索肾透明细胞癌发病的分子机制，同时为靶向治疗的研究提供潜在的理论依据。     

基于生物信息学筛选胰腺导管腺癌关键基因

目的:利用生物信息学方法分析胰腺导管腺癌（PDAC）基因表达谱芯片并筛选关键基因。方法:从公共数据库基因表达数据库（GEO）中下载PDAC基因表达谱芯片GSE28735、GSE15471、GSE101448,共纳入108例PDAC样本和97例癌旁组织样本。应用R语言limma包和impute包筛选差异表达基因。利用DAVID数据库和在线分析工具Kobas分别对差异基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件构建差异蛋白互作网络并进一步筛选关键基因。结果:3个基因表达谱芯片共有161个差异表达基因（|log2 fold-change(FC)|>2，P<0.05），包括54个上调基因，107个下调基因。GO功能富集分析显示差异基因与extracellular exosome、extracellular space、extracellular matrix organization密切相关。KEGG通路分析显示差异基因主要富集在protein digestion and absorption、ECM-receptor interaction和focal adhesion等通路。蛋白质相互作用网络图中显示节点最多的10个枢纽基因分别是ALB、COL11A1、COL3A1、FN1、EGF、COL1A1、MMP9、COL5A2、ITGA2、COL6A3。结论:筛选所得的10个关键基因可能在PDAC发生发展中发挥重要作用，有望成为PDAC诊断及治疗的生物学靶标，为进一步研究PDAC发生发展的分子机制提供了理论依据。     

子宫肉瘤差异表达基因生物信息学分析

目的:筛选子宫肉瘤（uterine carcinosarcoma,UCS）进展相关的核心差异基因（differentially expressed genes,DEGs),探讨其生物学作用并筛选预后相关生物标志物。方法:从美国国立生物数据中心下的 GEO数据库获取包含子宫肉瘤和正常组织的表达数据集GSE64763,使用Limma包筛选差异基因。对筛选得到的差异基因运用ClusterProfiler包进行GO和KEGG分析,并通过蛋白互作网络(protein protein interaction network,PPI)在线平台String和Cytoscape（3.7.2）软件对DEGs分析,筛选核心基因。再基于GEPIA（gene expression profiling interactive analysis)数据库,验证核心基因的表达与预后关系。结果:共筛选出861个DEGs,其中上调DEGs 426个,下调DEGs 435个。富集GO主要生物活性信号15条,主要包括染色质结合、DNA转录活性激活、细胞外基质组成等生物过程。富集KEGG信号15 条,主要包括细胞循环通路、DNA复制通路、p53信号通路。成功筛选出核心基因网络,包含DEGs 10个,均为上调基因。通过GEPIA数据库验证后得到与UCS预后相关的差异基因CENPA。结论:UCS差异表达基因主要集中在染色体结合活性、DNA复制活性、细胞循环通路与p53信号通路等。CENPA基因可能为UCS早期诊断的生物标志物和治疗的潜在靶点。     

乳腺浸润性导管癌潜在核心基因的生物信息学分析

目的从分子层面分析乳腺浸润性导管癌(IDC)的差异表达基因(DEGs),识别潜在致病基因和分子机制。方法分析来自美国国立生物技术信息中心(NCBI)的公共基因芯片数据库(GEO)的微阵列数据集(GSE29044)。GEO2R工具筛选出IDC与正常乳腺组织间DEGs。利用DAVID在线数据库对DEGs进行相关基因功能富集分析,同时通过STRING在线数据库构建蛋白质-蛋白质互作网络(PPI),并通过Cytoscape软件进行可视化,使用Kaplan-Meier在线绘图仪生存分析工具来评估枢纽基因的预后价值。结果筛选出398个DEGs,其中有110个上调差异基因和288个下调差异基因,从PPI网络中鉴别出HMMR、CDK1、PBK、CCNB2、TPX2、AURKA、DLGAP5、NUSAP1、TOP2A和CEP55等10个枢纽基因。枢纽基因在IDC中均高表达,且与乳腺癌总体存活不利相关。结论利用生物信息学方法筛选IDC的DEGs和信号通路可以帮助识别IDC潜在致病机制,同正常乳腺组织比较,HMMR、CDK1、PBK、CCNB2、TPX2、AURKA、DLGAP5、NUSAP1、TOP2A和CEP55均在IDC中高表达,且与乳腺癌总体存活不利相关。此外,它还可作为乳腺癌不良预后的生物标志物和药物合成的靶点。