基于GEO数据库筛选乳腺癌分子标志物

目的：运用生物信息学方法筛选与乳腺癌发生发展有关的差异表达基因,并对其进行相关生物学分析以获得乳腺癌 相关分子标志物。方法： 从GEO数据库中寻找出3个乳腺癌相关芯片数据集,使用 GEO2R 筛选差异表达基因并作 Venn 图 获取交集差异共表达基因。通过 DAVID 进行 GO 功能富集分析和 KEGG信号通路分析。在STRING网站中对差异表达基 因构建蛋白质-蛋白质相互用（protein-protein interaction,PPI）网络图,并通过MCODE分析PPI中最重要的模块,其中评分≥10的 鉴定为枢纽基因（Hub基因）。利用UCSC对Hub基因进行层次聚类分析,利用cBioPortal构建Hub基因的共表达网络和生存曲 线。结果：筛选出 3 个数据集的差异共表达基因 65 个。通过分析获得 CTNNB1、CDKN1A、CXCR4、RUNX3、CASP8、TNFRSF10B、CFLAR和NRG1等共8个Hub基因,这些基因在细胞黏附、细胞增殖、凋亡调控等方面有重要作用。聚类分析表明, 基 因CTNNB1、CFLAR、NRG1和CXCR4表达的改变与乳腺癌的发生有关。生存曲线分析表明,CDKN1A表达的升高使得乳腺癌 患者总体生存率显著降低（P<0.01）。结论：本研究中鉴定的Hub基因可作为乳腺癌分子标志物,为乳腺癌的诊断和治疗靶点选 择及预后判断提供参考。