小细胞肺癌潜在相关基因的生物信息学分析及功能预测

目的 对小细胞肺癌发生发展的关键基因和分子机制进行生物信息学分析，为诊疗提供潜在靶点和生物标志物。方法 从GEO数据库筛选小细胞肺癌基因表达数据集，并运用GEO₂R分析差异表达基因(DEG);再利用DAVID数据库对DEG进行富集分析，并构建蛋白互作网络图，进一步筛选出小细胞肺癌关键基因并进行预后分析。结果 筛选出614个DEG,其中上调基因328个、下调基因286个。富集结果显示，DEG的功能主要与微管运动、DNA修复、驱动蛋白复合物及微管结合等有关。根据蛋白互作网络中的节点连接度(Degree≥40),筛选出CDK1、BUB1和CCNB2等13个关键基因。预后生存分析发现，关键基因高表达水平与不良预后有关(P均<0.01)。结论 CDK1、BUB1和CCNB2等13个关键基因可能是小细胞肺癌诊疗的潜在靶点和预后标志物。